[10분만에 논문 리뷰] Stepwise Feature Fusion: Local Guides Global

Polyp segmentation에서 SOTA를 기록했던 모델입니다. pyramid Transformer Encoder와 Local Emphasis라는 강조 모듈을 사용한 Progressive Locality Decoder를 사용해 성능을 높였다고 합니다. 여기서 속도를 개선해 real-time task에 알맞게 만든 모델이 ESFPNet입니다. Abstract 대장내시경은 대장암을 조기에 찾아내는 데에 필요한 폴립 탐지에 가장 효율적인 기술 사이즈, 형태가 다 다르고 정상 점막과의 경계도 희미해서 정확한 segmentation이 여전히 도전과제임 폴립 이미지가 매우 다양해서 딥러닝 모델조차 현재 데이터셋에 오버 피팅되기 쉬움 pyramid Transformer encoder를 이용한 SSFormer를 ..