# transformer 结构num_multimask_outputs:int=3,# 预测的mask数量,消除歧义activation:Type[nn.Module]=nn.GELU,# 上采样时使用的激活函数iou_head_depth:int=3,# 预测掩码质量的深度iou_head_hidden_dim:int=256,# 预测掩码质量隐含层维度)->None:super().__init__()self.transformer...
gpt推断的时候，输入就在decoder，所以需要mask。Transformer decoder和GPT在推理时的mask使用有所不同，主...
本文通过对Segment Anything Model中的Mask Decoder组件的详细讲解,以及其与百度智能云一念智能创作平台的结合应用,帮助读者深入理解了其工作原理及在图像分割任务中的应用。Mask Decoder作为SAM模型中的核心组件之一,其性能直接影响整个模型的分割效果。通过掌握Mask Decoder的工作原理和实际应用技巧,并结合百度智能云一念智能...
A decoder mask is used to read data from the array, the mask having a viewing slot for viewing a chosen line and bearing, alongside the slot, decoding keys. The mask is made up of sheet portions, each with a viewing slot and possibly bearing decoding keys on each side. By folding the...
从mask中随机选取一定数量的前景点和背景点,此处默认1个前景点和1个背景点,数量多的话一般保持2:1的比例较好。 mask_value就是对应的类别id,去mask中找出像素值等于类别id的点坐标,然后随机选取点就行。此处还会根据mask算外接矩形(实际上直接读取图片对应的xml标签文件也行),用于后续基于box prompt的finetune。
交叉注意也应用了mask,并且使用分组注意力,进一步节省了KV缓存的内存消耗,在获得Xᴸ后,使用softmax分类器执行下一个词元的预测 推理的优势 1、节省GPU内存 下表比较了transformer和YOCO的存储复杂度,其中N、L、D分别为序列长度、层数和隐藏维数 全局KV缓存被重用,并且只需要恒定的缓存,数量为O (N + CL),其中...
您好,感谢您开源的工作,在mask_decoder部分,我发现一个问题,原始SAM中,hs应该是transformer输出选取,hs = hs[:,1:,:] 而在MDSAM文件中,hs = output_tokens[:,1:,:],直接将输出的output token定义为最开始初始化学习的参数,似乎与原始代码不符合。 具体链接如下: MDSAM/model/mask_decoder.py Line 107 ...
掩码自注意力(Masked Self-Attention):与Encoder的自注意力不同,Decoder的自注意力机制需要加上一个掩码(Mask),以确保在生成某个词时,只能看到它之前的词,从而模拟真实的文本生成过程。 编码器-解码器注意力(Encoder-Decoder Attention):这一层允许Decoder关注到Encoder的输出,从而获取整个输入序列的信息,以辅助当前词...
还在自注意力中使用了mask(遮蔽掉后面的内容),这个自注意力的模块在推理时的内存占用是 O(1),即KV缓存数为常数。 交叉解码器: 自解码器的输出X * u /²产生交叉解码器的全局KV缓存K, V: 其中,WK,WV∈Rd×d为可学习权重。 交叉解码器层在自解码器之后堆叠,获得最终输出向量XL。KV缓存{K}、{V}被所有...
encoder结构和decoder结构基本一致(除了mask),所以主要看decoder即可: 每个核心的Block包含: Layer Norm Multi headed attention A skip connection Second layer Norm Feed Forward network Another skip connection 看下llama decoder部分代码,摘自transformers/models/llama/modeling_llama.py,整个forward过程和上图过程一模...