attn_mask = (attn_mask.sigmoid().flatten(2).unsqueeze(1).repeat(1, self.num_heads, 1, 1).flatten(0, 1) < 0.5).bool() attn_mask = attn_mask.detach() return outputs_class, outputs_mask, attn_mask 训练时是以instance作为一个基础单元,假设有t帧图像,有n个instance(实例),instance和frame...
然后通过self.forward_prediction_heads获取outputs_class, outputs_mask, attn_mask,并将outputs_class, outputs_mask加入列表,我们来看看self.forward_prediction_heads。 def forward_prediction_heads(self, output, mask_features, attn_mask_target_size): decoder_output = self.decoder_norm(output) #LayerNorm ...
将Backbone得到的三个高层级特征做有标记的拼接后送入解码器,将循环执行六组“self-attn+norm+ffn”的组合模块,可变形注意力机制需要额外预测位置偏移量和位置权重,根据位置偏移量对采样点的位置特征校正后,与位置权重做点积得到更新后的特征。 下图所示是可变形注意力的计算过程,其中zq代表加入了位置编码的query特征...
query_pos: Optional[Tensor] = None): tgt2 = self.multihead_attn( query=self.with_pos_embed(tgt, query_pos), key=self.with_pos_embed(memory, pos), value=memory, attn_mask=memory_mask, key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] tgt = tgt + self.dropout(tgt2) tgt = self.norm(...
使用EasyCV Mask2Former轻松实现图像分割,EasyCV可以轻松预测图像的分割谱以及训练定制化的分割模型。本文主要介绍如何使用EasyCV实现实例分割、全景分割和语义分割,及相关算法思想。
mask2former 和 oneformer 都依赖 swin,就合在一起交吧两个模型均有一个测试用例 test_initialization 过不了,暂时 skip 了,只能保证翻译是对标 hf 代码的不能通过的 主要原因 是:在 _init_weights 中会对模型进行随机参数初始化,但某些特定参数不会显示地指定初始化
mmdetection/mmdet/core/bbox/assigners/mask_hungarian_assigner.py Line 119 in ca11860 matched_row_inds, matched_col_inds = linear_sum_assignment(cost) After using the same dataset, the mask2former of Facebook can run normally. However, th...
tgt2 =self.multihead_attn( query=self.with_pos_embed(tgt, query_pos), key=self.with_pos_embed(memory, pos), value=memory, attn_mask=memory_mask, key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] tgt = tgt +self.dropout(tgt2) tgt =self.norm(tgt)returntgt ...
[Tensor] = None): tgt2 = self.multihead_attn( query=self.with_pos_embed(tgt, query_pos), key=self.with_pos_embed(memory, pos), value=memory, attn_mask=memory_mask, key_padding_mask=memory_key_padding_mask)[0] tgt = tgt + self.dropout(tgt2) tgt = self.norm(tgt) return tgt ...
EasyCV会持续进行SOTA论文复现进行系列的工作介绍,欢迎大家关注和使用,欢迎大家各种维度的反馈和改进建议以及技术讨论,同时我们十分欢迎和期待对开源社区建设感兴趣的同行一起参与共建。 深度学习图像处理图像分割开源 阅读1.7k发布于2022-11-16 阿里云大数据AI