BackBone输出的特征 以BackBone为Resnet50为例,在mask2former/modeling/pixel_decoder/msdeformattn.py中,Pixel Decoder的输入是Resnet50四个阶段所有的特征(['res2', 'res3', 'res4', 'res5']),而不是仅拿最后一层特征作为输入。 在最下面的代码forward_features函数中,其输入为 ['res2', 'res3', 'r...
一个是Transformer Decoder中加attention改成mask attention并和self attention换位置,以保证前景间互相attention忽略背景的干扰。一个是加了多尺度的特征,也就是把pixel decoder的不同层作特征金字塔分别输入到transformer decoder的不同层中,以提升小目标的识别效果。最后是在少量采样随机点而非全图上计算mask loss,以提...
Q其实指代了每个mask的全局feature信息,(简单理解就是用一组向量平行表征一组mask,每一个向量只是这个mask的高维content feature,对于每个mask而言属于全局信息),要知道是哪些pixel聚类成了mask,还需要获得pixel级别的feature信息 把image feature通过pixel decoder还原到pixel级别,获得per-pixel embedding 把Q通过MLP对齐到...
然而,在Mask2Former中,作者交换了这两者的顺序,因为先让query与图像特征进行cross-attention操作可以更早地引入图像信息,从而加速模型的收敛并提高性能。 3. 多尺度高分辨率特征 为了提升模型对小目标和区域的分割能力,Mask2Former采用了多尺度高分辨率特征。在pixel decoder的不同层中,生成了不同分辨率的特征图(如1/...
对于Backbone输出的最浅层特征,与经过上采样的Pixel Decoder输出的次浅层特征做加法,再经过全连接后得到mask特征,将mask特征,初始化的query特征,Pixel Decoder的输出特征作为Transformer Decoder的部分输入,先执行masked attention,也就是带有mask的交叉注意力机制,再执行自注意力机制等常规操作,源码中该模块循环了九组。
整体框架如图所示,分为pixel-level模型,Transformer模型以及分割模型。首先通过backbone提取出图像特征,再将其送入解码器以生成像素嵌入特征。在Transformer模型中,使用低分辨率的图像特征作为K和V,结合0初始化的查询向量query通过Transformer decoder生成N个预分割嵌入向量Q。通过MLP将Q一支送去分类,另一只映射到像素嵌入的...
pixel decoder:上采样低分辨率特征,来产生高分辨率 per-pixel embeddings Transformer decoder:用图像特征来产生object queries 3.2 Transformer decoder with masked attention 基于Maskformer相同的架构,但提出新的Transformer decoder替换原本的标准Transformer decoder部分 ...
接下来，这些特征图会被一个叫做 Pixel Decoder 的模块增强成为高分辨率特征图。最终，一个 transformer 的解码器会接收一系列的 query，基于上一步得到的特征，把它们转换成一些列二元掩膜和分类预测。ResNet 文档链接:https://hf.co/docs/transformers/model_doc/resnetSwin Transformer:https://hf.co/docs/...
下面进入predictor,传入的是pixel decoder返回的multi_scale_features和mask_features,即forward中的x和mask_features。 def forward(self, x, mask_features, mask = None): # x is a list of multi-scale feature assert len(x) == self.num_feature_levels ...
Mask2Former的模型架构如图2所示,主要分成三个部分,backbone、pixel decoder和Transformer decoder。 2.1 masked attention masked attention将cross-attention限制在feature map的前景部分,使用query feature直接关注有用的局部区域,而不是需要考网络学习才能将注意力从全局特定化到局部。masked attention能够加快收敛和提升精度...