Transformers Outperform ConvNets for Root Segmentation: A Systematic Comparison Across Nine Datasets
Cette étude démontre que les modèles basés sur les Transformers surpassent les réseaux de neurones convolutifs pour la segmentation des racines, en particulier lorsqu'ils sont pré-entraînés, tout en soulignant que la qualité des données influence davantage les performances que le choix de l'architecture.