Solafune Tree Canopy Detection competition

在数据有限的情况下，CNN在树冠分割方面优于Transformer

研究人员使用仅包含150张图像的极小数据集，研究了YOLOv11、Mask R-CNN、DeepLabv3、Swin-UNet和DINOv2等五种不同深度学习架构在树冠分割任务上的有效性。他们的发现表明，在数据稀疏的情况下，预训练的卷积神经网络模型（特别是YOLOv11和Mask R-CNN）比基于Transformer的模型表现出更强的泛化能力。该研究表明，在没有大量预训练或增强的情况下，Transformer架构在极端数据稀缺的情…