ViT-LやViT-H pre-trainedモデルがこのタスクに対して異なる結果をもたらす可能性はいくつかの要因によると考えられます。まず、これらの大規模なモデルはより多くのパラメータと表現力を持っており、複雑な関係性や特徴をキャプチャする能力が高いことが挙げられます。そのため、より深い階層構造や長距離依存関係を捉えることができる可能性があります。さらに、より大規模なモデルではトレーニング時に学習される特徴量の数が増加し、医療画像セグメンテーションタスクにおいて重要な微細な構造やパターンを正確に抽出することが期待されます。