一、TPAMI / 近年高水平期刊上有关 Segmentation / Transformer 的代表性工作（快速导览）

Transformer 在视觉分割方向的综述（TPAMI, 2024） — 系统总结了 transformer-based segmentation 的架构、任务（语义/实例/全景/视频）与数据集，是理解这个领域最新方法的起点。(ResearchGate)
TPAMI（或同等级期刊）近两年也发表了多篇与 Transformer / segmentation / video segmentation 相关的方法学论文，例如关于 “全景/全景畸变下的 transformer 适配” 和“多类 token/弱监督定位” 等（各论文侧重不同任务：全景语义分割、视频对象分割、弱监督分割等）。这些文章展示了 Transformer 在不同分割子任务上的活跃应用与改进方向。(ACM Digital Library)

说明：综述 + 方法学论文表明 —— TPAMI 非常欢迎把新架构（如 Transformer + 新训练范式/任务适配）和严谨的大规模实验（包含标准基准）结合起来的工作，这正符合你将 RL 模块引入 segmentation 的方向（方法创新 + 严格实验）。

二、如果论文同时发布数据集，典型的数据集规模（按任务/领域给出参考区间与示例）

结论先行：分割类数据集规模差异很大，取决于领域（通用场景 vs 城市街景 vs 专用领域如医学/水下/遥感）——从几千张到几十万/几百万标注实例均有出现。下面是有代表性的实例与准确规模来源，可直接引用。

通用语义/实例分割基准（中大型）
- MS COCO（通用 detection/segmentation）：约 ~330k 张图（其中 ~200k 有标注），约 1.5M 实例，是检测/实例分割与“stuff”分割的常用大基准。适合验证模型在复杂自然场景下的泛化能力。(cocodataset.org)
- ADE20K（场景解析）：约 27k 张（训练 ~25k，val 2k），适合 scene-parsing / 多类语义分割评测。(ade20k.csail.mit.edu)
- Cityscapes（城市街景语义分割）：高精度标注的 5k 张精标图（另有 ~20k 粗标），是自动驾驶/街景分割的标准小样本高质量基准。(cityscapes-dataset.com)
领域/任务依赖的中小型到大型数据集
- 无人机/航拍类（VisDrone）：按帧计 数十万帧 + ~10k 静态图，注释实例数可达 百万级别标注框（适合稠密/小物体检测与分割研究）。示例显示某些领域会产生非常多的实例（帧级标注）。(GitHub)
- 专用领域数据集（医学 / 水下 /工业）：规模跨度大 —— 有的几百/几千张（高质量像素级标注，标注成本高），也有像 UIIS10K 这种 ~10k+ 的实例数据集（近年领域性论文更倾向于发布数千到万级别像素分割集）。这些数据集侧重精细标注质量，常用于证明方法在专业场景的有效性与迁移能力。(arXiv)
总体规律（经验总结，便于你 PPT 写“数据规模选择”部分）：
1. 若目标是 TPAMI 水平的“方法＋数据”贡献：一般至少需要 数千张像素级标注，并配套合理的 train/val/test split 与 baselines（越是通用任务，越倾向于更大的数据规模或在多个公开基准上做完整对比）。（上面列举的 COCO、ADE20K、Cityscapes 给出了可参考规模）(cocodataset.org)
2. 发布新数据集时：若领域专属性强（例如中式混合菜品分割），1k–10k 张高质量像素标注可以作为有价值的贡献（前提：数据难度/新颖性明确、annotation 标准/示例充分、并且公开基准和评测协议设计到位）；若要更有“震撼力”或和 COCO 级别竞争，则需要向数万（甚至更大）规模扩展，但成本和工作量显著上升。上述区间也与近年 TPAMI/顶会中数据集发布的常见规模一致（领域不同规模差异大）。(ade20k.csail.mit.edu)

三、给你做研究/投稿（TPAMI）时关于数据集规模的具体建议（可直接放进 PPT）

若你的贡献以“方法为主，数据为辅”（你现在已有 MixFood500 / FoodDet100k 的想法）：
- 把现有 MixFood500 发展成 高质量像素分割版（建议至少 1k–5k 张像素标注，并明确 train/val/test 划分与标注规范），同时在 ADE20K / COCO-stuff / Cityscapes 或 FoodSeg 等公开集上做跨域验证，能显著增强说服力。(ade20k.csail.mit.edu)
若你希望同时以“数据集+方法”作为卖点（更高难度，投稿吸引力更大）：
- 争取至少 >10k 张 的像素级标注或通过高质量半自动标注+大规模合成（Stable Diffusion + copy-paste / SAM 辅助）扩增到万级，并做详尽基准、协议与baseline（这符合许多 TPAMI 数据/方法联合论文的做法）。参考近年领域数据集规模与方法论文的做法。(arXiv)

四、参考（便于你把来源直接放到论文/PPT 参考文献页）

Xiangtai Li et al., Transformer-Based Visual Segmentation: A Survey, IEEE TPAMI, 2024. (ResearchGate)
MS COCO official / arXiv paper, Microsoft COCO (dataset stats page). (cocodataset.org)
ADE20K (MIT CSAIL) dataset page / CVPR paper. (ade20k.csail.mit.edu)
Cityscapes dataset website / overview. (cityscapes-dataset.com)
VisDrone dataset / repo (示例：大规模帧+标注的领域数据). (GitHub)
领域性小/中数据集示例（如 UIIS10K underwater dataset）说明“专用领域数据规模常在几千—一万左右”。(arXiv)

五、我可以接着为你做的事（二选一，直接选即可）

A. 把上面内容整理成5–8 页 PPT（中文）：包含研究动机、方法亮点、数据计划（规模/采集/标注策略）、第一阶段实验目标与时间表、与 TPAMI 要求对应的评估/基线。
B. 按 TPAMI 要求，把MixFood500 → 分割版的数据集设计成一个“可提交方案”（标注规范、样本量建议、合成扩充策略、baseline 列表、评测协议），并估算标注工作量（人工小时数）与提升优先级。

你想让我直接把 5–8 页 PPT 做出来（选 A），还是先生成“数据集设计方案”文档（选 B）？我会把相应内容做成可下载的 PPT 或 Markdown（直接产出，不会要求你等）。

无语住了，总算是能运行了。

和09服务器干了几天，最终还是无力败退，毕竟cuda117的版本也太低了，搞得很多库安不了、版本不匹配、真的难绷。

实打实弄了感觉都快一个星期了。上个星期三就已经能在本地跑了，结果部署到服务器上居然是如此的麻烦，当然这个还得“归功”于难绷的cuda版本。

今天用20服务器，于是很快就能安装配置好环境，差不多也就是几个小时。