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摘要 - 视觉细分试图将图像，视频帧或点云分段分为多个段或组。该技术具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶，图像编辑，机器人传感和医学分析。在过去的十年中，基于深度学习的方法在这一领域取得了显着的进步。最近，Transformers是一种基于最初为自然语言处理的自我注意力的一种神经网络，在各种视觉处理任务中已经超过了以前的卷积或经常性方法。具体来说，视觉变压器为各种细分任务提供了强大，统一甚至更简单的解决方案。本调查提供了基于变压器的视觉细分的详细概述，总结了最近的进步。我们首先审查背景，包括问题定义，数据集和先前的卷积方法。接下来，我们总结了一个统一所有基于变压器的方法的元结构结构。基于此元结构结构，我们检查了各种方法设计，包括对元结构和相关应用程序的修改。我们还提供了几个特定的子字段，包括3D点云进行分割，基础模型调整，域感知分割，有效的分割和医疗分割。此外，我们在几个公认的数据集上编译并重新评估了所审核的方法。最后，我们确定了这一领域的公开挑战，并提出了未来研究的方向。项目页面可以在https://github.com/lxtgh/aweshy-sementation-with-transformer上找到。
基于变压器的视觉分割：调查
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