具体来说,mask-attention的原理如下: 1.首先,将输入序列进行编码,得到一组输入嵌入表示。这些输入嵌入表示用于构建模型的输入向量。 2.接下来,对输入序列进行mask操作,将不需要关注的位置(由input_mask标记)的向量置为0。这样可确保模型不会在处理这些位置时引入错误。 3.然后,对上下文序列进行mask操作,根据context_...
近期,基于Transformer的方法在3D实例分割领域取得了显著的成果,而在这些方法中,mask attention通常会被涉及。不过,与依赖于mask attention不同,作者提出了一种辅助的中心回归任务来指导实例分割。在这篇论文中,作者首先从输入的点云中得到全局位置,然后提取全局特征。通过这种方式,他们避免了使用mask attention,而是提出了...
首先是Decoder Only架构,其实只有在Prefill阶段才需要Mask。这是因为输入一串token之后,我们需要根据计算的attention score来调整不同的token的embedding,那么为了保证casual,每个token只能通过前面的token的embedding来计算attention score,从而根据前面的token来调整当前时间步的token embedding,从而得到了一个三角矩阵。 在进入...
第二个创新是所谓的Mask Attention机制。简单来说，它是在注意力机制中应用的一个技巧。当上一层的分割图预测为零的区域时，不参与相似度计算，通过在Softmax之前将这些区域设置为零来实现。这一操作在代码中实现起来相当直接。此外，文章还对前一版本做了三个小的改进，这些改进旨在提升模型的性能。整...
本文提出了全新框架Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former),能解决任何图像分割问题(包括全景分割、实例分割和语义分割)。它的关键组成部分包括 masked-attention,它通过在预测的 mask 区域内限制交叉注意力来提取局部特征。除了将研究工作减少至少三倍之外,它在四个流行数据集上的表现也明显优于最好的专用架构...
attention中的mask有什么用?#注意力机制 #深度学习 #算法 #论文辅导 #计算机毕设 - 算法小新于20240125发布在抖音,已经收获了8个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Methods: We propose a novel approach that mask attention mechanisms with multi-scale feature fusion for Multimodal brain disease classification tasks, termed M, which aims to extract features highly relevant to the disease. The extracted features are then dimensionally red...
ComfyUI玩的不只是技术,还有创意和思路。AttentionMask,注意力蒙版,可以让你的AI图片和视频创作变的准确和有趣。余博士带你手搓脑洞大开的ComfyUI工作流系列,请大家保持关注!, 视频播放量 7808、弹幕量 1、点赞数 243、投硬币枚数 101、收藏人数 738、转发人数 43, 视
简介:【5月更文挑战第24天】Mask2Former,一种新型的图像分割架构,采用遮蔽注意力机制聚焦局部特征,提升模型收敛速度和性能,在COCO、Cityscapes等数据集上刷新记录。其元架构结合背景特征提取器、像素解码器和Transformer解码器,实现高效训练和性能提升。尽管在处理小对象和泛化能力上仍有局限,但Mask2Former为通用图像分割...
挺有趣的,attention的mask可能有多种用法,输入的mask与输入的seq长度不匹配时:有可能是需要mask掉prefixes。如上图所示,输入的mask是。