由于是一个分类任务，所以per-pixel的损失函数其实就是每个像素点的cross-entropy损失函数的和，也就是下面的公式：3.2. Mask classification formulation 如上图（右）所示，mask分类的模型将分割任务转换成了两个步骤，第一是将图像划分成N个不同的区域，用binary mask表示（这一步只是划分出了不同类别的区域，但...
由于是一个分类任务,所以per-pixel的损失函数其实就是每个像素点的cross-entropy损失函数的和,也就是下面的公式: 3.2. Mask classification formulation 如上图(右)所示,mask分类的模型将分割任务转换成了两个步骤,第一是将图像划分成N个不同的区域,用binary mask表示(这一步只是划分出了不同类别的区域,但并没有...
Mask2Former采用mask classification的形式来进行分割,即通过模型去预测一组二值mask再组合成最终的分割图。每个二值mask可以代表类别或实例,就可以实现语义分割、实例分割等不同的分割任务。 在mask classsification任务中,一个比较核心的问题是如何去找到一个好的形式学习二值Mask。如先前的工作 Mask R-CNN通过boundin...
PolarMask 基于极坐标系建模轮廓,把实例分割问题转化为实例中心点分类(instance center classification)问题和密集距离回归(dense distance regression)问题。同时,我们还提出了两个有效的方法,用来优化high-quality正样本采样和dense distance regression的损失函数优化,分别是Polar CenterNess和 Polar IoU Loss。没有使用任何t...
Mask DINO整体框架如图所示,类似MaskFormer的做法,将分割任务统一成mask classification任务,引入一个mask prediction branch,通过query embedding来对高分辨率的pixel embedding map进行点乘,得到最终的mask预测结果。其中pixel embedding map通过1/4的feature map和transformer encoder后的1/8、1/16和1/32的feature map融合...
最后可以通过与阈值0.5作比较输出二值mask。这样避免了类间的竞争,将分类的任务交给专业的classification分支。 而Lmask对于每一个像素使用二值的sigmoid交叉熵损失。 参考theano的文档,二值的交叉熵定义如下: 这里的o就是sigmoid输出。 Lmask(Cls_k) = Sigmoid (Cls_k),平均二值交叉熵 (average binary cross-...
imagenetimage-classificationobject-detectionsemantic-segmentationmscocomask-rcnnade20kswin-transformer UpdatedJul 24, 2024 Python PaddlePaddle/PaddleDetection Star13.3k Code Issues Pull requests Discussions Object Detection toolkit based on PaddlePaddle. It supports object detection, instance segmentation, multiple...
⊗:逐个相乘 mask后的avg = 3 (和原先结果一致)1.4 除了上述的padding的场景,为了让模型学习到某个词或者关注到某个区域,也可以使用mask对信息做屏蔽。 二、这些年paper中出现过的mask方式 2.1 padding Padding-mask 原理同上 例:transformer mask encoder self-attention mask ...
[8] Krasin, Ivan and Duerig, Tom and Alldrin, Neil and Ferrari, Vittorio et al. OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and multi-class image classification. Dataset available from https://github.com/openimages [9] Krishna, Ranjay, Congcong Li, Oliver Groth, Justin ...
# mask classification target if "instances" in batched_inputs[0]: gt_instances = [x["instances"].to(self.device) for x in batched_inputs] targets = self.prepare_targets(gt_instances, images) else: targets = None # bipartite matching-based loss ...