Mask2Former:https://hf.co/docs/transformers/main/model_doc/mask2former论文地址:https://arxiv.org/abs/2112.01527 简短来说，一张图片首先被送入骨干网络 (backbone) 里面来获取一系列，在论文中，骨干网络既可以是 ResNet 也可以是 Swin Transformer。接下来，这些特征图会被一个叫做 Pixel Decoder 的模块...
简短来说,一张图片首先被送入骨干网络 (backbone) 里面来获取一系列,在论文中,骨干网络既可以是 ResNet 也可以是 Swin Transformer。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...
Mask2Former由三个部分组成: Backbone(ResNet、Swin Transformer)从图片中抽取低分辨率特征 Pixel Decoder 从低分辩率特征中逐步进行上采样解码,获得从低分辨率到高分辨率的特征金字塔,循环的作为Transformer Decoder中V、K的输入。通过多尺度的特征来保证模型对不同尺度的目标的预测精度。 其中一层的Trasformer代码如下所...
模型设计上,参考swin-transformer,只将最后2层替换Deformable attention,效果最好。 3.2 视频实例分割跟踪 mask2former用于视频分割,结构如下: 模型结构上和图像的分割基本一致。 修改主要在transformer decoder,包含以下3个地方: (1)增加时间编码t 主要在Transformer decoder过程,图像的位置编码为(x,y),对于视频,由于考...
在Mask2Former中,主干特征提取器通常采用Transformer模型,如ViT、Swin Transformer等,这些模型通过自注意力机制捕捉全局空间关系,提取出图像中的关键信息。 像素解码器:像素解码器的作用是将主干特征提取器输出的低分辨率特征逐渐上采样,生成高分辨率的每像素嵌入。这一过程通常通过反卷积网络实现,逐步恢复图像特征的分辨率...
OneFormer 增加了一个文本编码器 (text encoder),使得模型有了一个基于文本条件 (实例、语义或全景) 的输入。该模型已经收录入🤗 Transformers之中,比 Mask2Former 更准确,但由于文本编码器的引入,所以速度略慢。下图展示了 OneFormer 的基本结构,它使用 Swin Transformer 或DiNAT作为骨干网络。
Mask2Former由三个部分组成:Backbone(ResNet、Swin Transformer)从图片中抽取低分辨率特征Pixel Decoder 从低分辩率特征中逐步进行上采样解码,获得从低分辨率到高分辨率的特征金字塔,循环的作为Transformer Decoder中V、K的输入。通过多尺度的特征来保证模型对不同尺度的目标的预测精度。其中一层的Trasformer代码如下所示(ps...
TRANSFORMER_ENC_LAYERS: 6 MASK_FORMER: TRANSFORMER_DECODER_NAME: "MultiScaleMaskedTransformerDecoder" TRANSFORMER_IN_FEATURE: "multi_scale_pixel_decoder" DEEP_SUPERVISION: True NO_OBJECT_WEIGHT: 0.1 CLASS_WEIGHT: 2.0 MASK_WEIGHT: 5.0 DICE_WEIGHT: 5.0 BOUNDARY_WEIGHT: 5.0 HIDDEN_DIM: 256 NUM_OBJE...
Backbone(ResNet、Swin Transformer)从图片中抽取低分辨率特征 Pixel Decoder 从低分辩率特征中逐步进行上采样解码,获得从低分辨率到高分辨率的特征金字塔,循环的作为Transformer Decoder中V、K的输入。通过多尺度的特征来保证模型对不同尺度的目标的预测精度。
Mask2Former主要通过Transformer解码层来对mask进行细化和优化。通过将上一层的预测结果作为下一层的注意力掩码,以此获得更加精细化的预测结果。一般来说,预测的mask会通过二分图匹配被分配到GT masks中,并在一个由粗到细的过程中进行进一步的优化。因此,保持不同层之间的一致性是提高预测结果一致性的关键。然而,当...