SETR-pytorch：基于原始论文的SETR模型实现
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简介：
简介：SETR-pytorch是依据原始论文构建的PyTorch版本SETR模型实现，致力于推动Transformer在语义分割任务中的应用与研究。
塞特-火炬由于原始论文（使用变压器从序列到序列的角度重新思考语义分割）没有官方代码，因此我使用pytorch实现了SETR-Progressive UPsampling（SETR-PUP）。 原始论文中介绍了维生素Vit模型，也可以用于图像分类。以下是SETR的用法：
```python
from SETR.transformer_seg import SETRModel
import torch
if __name__ == __main__:
net = SETRModel(patch_size=(32, 32), in_channels=3, out_channels=1, hidden_size=1024)
```
这段代码展示了如何导入SETR模型，并设置相关的参数。
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