如题 为什么现在主流的语义分割网络都致力于将编码器作为backbone 而解码器设计的比较简单呢 是计算复杂度的问题么。。
假如将swin作为解码器 每个stage后上采样 这样设计的问题是什么呢
不是将编码器作为backbone，而是将backbone作为编码器。就以常见的unet为例，本来编码器与解码器是一个对称的网络，但是在各位工程师手里总会用resnet50、resnet101等模型做backbone替换掉原来设计的编码器。
因为语义分割中编码与解码是一个不对称的任务，编码过程是一个不断对信息进行抽象的特征提取过程，该过程是较为困难的；而解码过程仅是将给定的特征不断的还原成简单的语义标签。
从任务上就可以看出来，语义分割对编码过程中的特征提取极为依赖。使用原始的编码器不一定能满足特征编码需求，使用更复杂的编码器可以提升语义分割效果；此外使用resnet50、resnet101等模型做backbone替换掉原来设计的编码器，也有一层迁移学习的意思，使用预训练模型对特征的抽取能力。
该回答引用ChatGPT
目前主流的语义分割网络将编码器作为backbone的主要原因是编码器能够从原始图像中提取高层次的语义信息，这些信息对于语义分割非常关键。解码器的作用是将编码器提取的语义信息还原为分割结果，因此相对于编码器，解码器的设计要简单一些。
此外，将编码器作为backbone的另一个重要原因是计算复杂度。编码器通常是深度卷积神经网络，需要大量的计算资源进行训练和推理。而解码器的设计通常比较简单，所需的计算资源相对较少。因此，将编码器作为backbone可以在保持高准确率的同时，提高计算效率。
如果将Swin Transformer作为解码器，并在每个stage之后进行上采样，可能会遇到以下问题：
计算复杂度较高。Swin Transformer是一种高效的Transformer结构，但相对于传统的卷积神经网络，它的计算复杂度仍然较高。如果将其作为解码器并在每个stage之后进行上采样，将会导致计算复杂度更高，需要更多的计算资源进行训练和推理。
可能会出现过拟合。将Swin Transformer作为解码器可能会导致模型参数过多，容易出现过拟合的情况。在语义分割任务中，通常需要对大量的图像数据进行训练，以避免过拟合的问题。
综上所述，将Swin Transformer作为解码器并在每个stage之后进行上采样可能会导致计算复杂度较高和过拟合等问题，因此需要进行更多的实验和优化才能确定其在语义分割任务中的适用性。