Los Vision Transformers (ViTs) han revolucionado el campo de la visión por computadora, pero su dependencia de cuadrículas de parches fijas introduce una inestabilidad no trivial: al cambiar ligeramente el punto de inicio del particionado, la evidencia disponible para un píxel puede variar drásticamente, sobre todo cerca de los bordes. Esta fase de la cuadrícula actúa como una variable molesta que degrada la consistencia de predicciones densas como segmentación o estimación de profundidad. Recientemente, se ha formalizado este fenómeno y se ha propuesto un método de marginalización de fase (Phase Marginalization) que evalúa varias fases estructuradas, alinea las salidas de forma inversa y las agrega en el sistema de coordenadas original. La variante uniforme con K=4 ofrece una mejora significativa sin necesidad de reentrenamiento, superando incluso a técnicas de test-time augmentation basadas en desplazamientos genéricos. Escalados posteriores muestran que K=8 prácticamente no aporta ganancias adicionales y K=16 añade latencia excesiva, posicionando K=4 como un equilibrio costo-precisión óptimo.
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