2.mask2former 2.1 模型改进 2.2 类别和mask分开预测 2.3 loss优化 3.扩展 3.1 DAT:另一个Deform atten设计 3.2 视频实例分割跟踪 3.3 思考 4.参考资料 最近看到几个项目都用mask2former做图像分割,虽然是1年前的论文,但是其attention的设计还是很有借鉴意义,同时,mask2former参考了detr的query设计,实现了语义和...
3、 maskformer发布后仅仅过了大半年,mask2former接着发布了,又做了哪些改进了?老规矩,先上原论文的图: 原论文介绍如下:Mask2Former overview. Mask2Former adopts the same meta architecture as MaskFormer [14] with a backbone, a pixel decoder and a Transformer decoder. We propose a new Transformer deco...
通过MLP将Q一支送去分类,另一只映射到像素嵌入的空间,进行mask的预测。最后将mask预测和类别预测进行矩阵相乘送去分割。 回顾完MaskFormer后,介绍本文提出的Mask2Former,该模型在MaskFormer上进行改进。首先也是最重要的改进,提出了Mask Attention机制,这使得每个通过Transformer的特征只在前景区域进行特证间的交互,而不是...
原作者标记了一处笔记~
具体的Mask2Former的示意图如下图所示,左边为整体的框架,右边为Transformer decoder with masked attention结构: 2.png 1.1 Transformer decoder with masked attention 有文章研究全局的特征信息对图像分割任务是非常重要的,但是也有文章证明对于transformer-based的结构来说,全局的特征信息会导致cross-attention收敛变慢,因...
故本文提出了Mask2Former的框架,用来实现分割任务的一统。本文的创新点如下: 1、提出了Mask Attention机制,将注意力计算限制在局部特征中,而不是像cross-attention一样计算每个像素与整张图像的关系。 2、使用多尺度高分辨率特征帮助分割小目标。 3、提出了关于Transformer的优化方法;使用可学习的query以及随机采样等方法...
故本文提出了Mask2Former的框架,用来实现分割任务的一统。本文的创新点如下: 1、提出了Mask Attention机制,将注意力计算限制在局部特征中,而不是像cross-attention一样计算每个像素与整张图像的关系。 2、使用多尺度高分辨率特征帮助分割小目标。 3、提出了关于Transformer的优化方法;使用可学习的query以及随机采样等方法...