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 这里将decoder_output通过LayerNorm后再通过一层Linear,得到形状为[batch,query数,class数+...
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...
而attn_mask则由mask_embed与mask特征相乘后并做重采样得到。从下图公式中可以看出，与常规的注意力机制...
memory_key_padding_mask: Optional[Tensor] = None, pos: Optional[Tensor] = None, 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...
self.self_attn = MSDeformAttn(d_model, n_levels, n_heads, n_points) self.dropout1 = nn.Dropout(dropout) self.norm1 = nn.LayerNorm(d_model) # ffn self.linear1 = nn.Linear(d_model, d_ffn) self.activation = _get_activation_fn(activation) ...
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。
第一个是masked attention，相比于之前的cross attention，这个里面的attention affinity是一种稀疏的...
其中分类的预测以及mask_embed都是由初始化的query特征做全连接得到,而attn_mask则由mask_embed与mask特征相乘后并做重采样得到。从下图公式中可以看出,与常规的注意力机制计算过程相比,mask的加入让query只关注预测掩码的前景区域。 Mask2Former的改进点主要体现在四个方面:一是充分利用了多尺度特征,将特征金字塔与Tra...
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
('cross_attn', 'norm', 'self_attn', 'norm', 'ffn', 'norm')), init_cfg=None), loss_cls=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=False, loss_weight=2.0, reduction='mean', class_weight=[1.0] * num_classes + [0.1]), loss_mask=dict( type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=...