Почему Segformer эффективнее традиционных моделей сегментации изображений?

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

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