本研究探讨了关键值变换器（KV Transformer）在语义分割中的应用，旨在解决变换器的计算复杂性和数据依赖性问题。研究表明，KV 变换器在降低模型复杂性的同时，能保持与传统实现相似的性能，适用于医学成像等需要局部推理的场景。