Transformers Outperform ConvNets for Root Segmentation: A Systematic Comparison Across Nine Datasets
Questo studio dimostra che i modelli basati su Transformer, in particolare MobileSAM pre-addestrato, superano le architetture ConvNet nella segmentazione delle radici su nove dataset, evidenziando che la cura dei dati e il pre-addestramento hanno un impatto maggiore sulla performance rispetto alla scelta dell'architettura.