O que é o SegFormer e como ele usa o transformador?

SegFormer é um modelo para segmentação semântica de imagens que utiliza uma arquitetura de transformador para a extração eficiente de características. Ao contrário das redes neurais convolucionais clássicas, o SegFormer emprega um transformador para codificar a imagem, o que permite capturar melhor os contextos globais e as relações entre objetos.

Principais características do SegFormer:

• Utiliza um codificador-transformador multinível para extrair características em diferentes escalas.
• Ausência de decodificadores complexos: para restaurar a informação espacial, é utilizado um MLP simples, o que reduz a complexidade computacional.
• Escala bem e apresenta alta precisão em tarefas de segmentação.

Assim, o transformador no SegFormer serve para uma representação visual eficiente e flexível, melhorando a qualidade da segmentação em comparação com métodos tradicionais.