
[논문 리뷰] SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers
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🏛 Research/Detection & Segmentation
본 논문은 NeurIPS 2021 에 공개되었고, 심플하고 강력한 semantic segmentation task 용 Transformer 인 SegFormer 를 제안하는 논문입니다. Abstract본 논문에서는 효율적인 Segmentation task 수행을 위한 간단하고 효율적이면서 강력한 semantic segmentation 프레임워크인 SegFormer 를 제안합니다. SegFormer 는 1) multi-scale feature 를 추출하는 새로운 hierarchically structured Transformer encoder 로 구성되고, positional encoding이 필요하지 않기 때문에 테스트 이미지의 해상도가 학습 이미지의 해상도와 다를 때 성능이 저하되는 positional..