SPM（Stepwise Patch Merging）フレームワークの性能向上効果は、特に密な予測タスクや複雑な視覚認識タスクにおいて顕著に現れます。具体的には、物体検出やセマンティックセグメンテーションのようなタスクで、SPMを導入することで、モデルの精度が大幅に向上することが実験によって示されています。
また、SPMは多スケールの特徴を統合する能力が高いため、異なるサイズのオブジェクトを検出する際にも効果的です。特に、中サイズや大サイズのオブジェクトの検出精度が向上し、小サイズのオブジェクトに対しても局所的な特徴を強化することで、見逃しを減少させることができます。これにより、SPMは多様な環境条件やデータセットにおいても安定した性能を発揮します。
さらに、SPMは異なるバックボーンモデルに対しても適用可能であり、さまざまなアーキテクチャにおいて一貫した性能向上を実現しています。これにより、SPMは多様なタスクや条件において、汎用性の高い強化手法として機能します。