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SegFormer 완벽 가이드 — 위치 인코딩이 없는 트랜스포머가 세그멘테이션에 효과적인 이유

본 논문은 NVIDIA, 홍콩대학교 및 공동 연구진이 NeurIPS 2021에서 발표한 SegFormer를 원 논문을 기반으로 분석합니다. 위치 인코딩이 없는 계층적 MiT 인코더, 파라미터 효율적인 All-MLP 디코더, 유효 수용 영역, 측정된 mIoU, 파라미터 개수를 살펴보고, B0에서 B5까지의 과정을 방정식으로 계산합니다.