Несколько причин, по которым SegFormer эффективнее традиционных моделей сегментации изображений:

• Высокая эффективность. 2 Модели требуется меньше параметров и вычислений по сравнению с другими высокопроизводительными моделями, что делает её подходящей для использования на устройствах с ограниченной вычислительной мощностью. 2
• Улучшенная точность. 2 Интеграция разномасштабных признаков и основы на базе трансформера позволяет модели достигать высокой точности на различных эталонных датасетах. 2
• Универсальность. 2 Модель хорошо работает в разных доменах и условиях, что делает её универсальным выбором для различных приложений. 2
• Способность работать с объектами различного масштаба. 4 Исходное изображение разбивается на набор перекрывающихся патчей фиксированного размера, что позволяет модели обрабатывать изображения различных размеров и масштабов. 4