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《SegFormer: Simple and Efficient Design for Semantic Segmentation with Transformers》 本文是將Transformer模型應用于語義分割任務的一個新的嘗試，主要創新點如下： ● 使用分級的Transformer block設計，可以產生多種尺度的特征。 ● 使用重疊的patch融合策略，解決了各patch特征不連續問題。 ● 輕量級全MLP解碼器設計，無需復雜和計算要求高的模塊即可產生強大的表示。 ● 在三個公開可用的語義分割數據集的效率、準確性和魯棒性方面創下了最新水平。