딥러닝 분석가 가리

"SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers" Abstract Transformer를 경량 MLP decoder와 통합하는 간단하고 효율적이지만 강력한 semantic segmentation framwork인 SegForemr를 제시한다. SegFormer는 두가지 특징이 있다. 1) SegFormer는 multiscale feature를 출력하는 새로운 계층적 구조인 Transformer encoder로 구성된다. 이것은 잠재적 encoding을 필요로 하지 않아, test 해상도가 훈련과 다를 때 성능 저하로 이어지는 positional code의 보간을 피할 수 있다. 2) SegFormer는 ..