Что такое SegFormer и как он использует трансформер?

SegFormer — это модель для семантической сегментации изображений, которая использует архитектуру трансформера для эффективного извлечения признаков. В отличие от классических сверточных нейросетей, SegFormer применяет трансформер для кодирования изображения, что позволяет лучше захватывать глобальные контексты и взаимосвязи между объектами.

Основные особенности SegFormer:

• Использует многоуровневый трансформер-энкодер для извлечения признаков на разных масштабах.
• Отсутствие сложных декодеров: для восстановления пространственной информации применяется простой MLP, что снижает вычислительную сложность.
• Хорошо масштабируется и показывает высокую точность на задачах сегментации.

Таким образом, трансформер в SegFormer служит для эффективного и гибкого представления визуальной информации, что улучшает качество сегментации по сравнению с традиционными методами.