此处的self.model表示transformer类的对象,self.model.step是定义在transformer中的一个方法,实际上是对transformer.decoder进行调用,在self.model.step的最后一行代码为 returnself.decoder(it,self.enc_output,self.mask_enc,pos=self.pos) 显然,在调用transformer.decoder的传入参数中,it即为decoder的input,self.enc_...
上图展示了Mask2Former算法的整体网络结构,为了便于阅读,图中省略了来自中间 Transformer 解码器层的位置嵌入和预测。 Mask2Former使用了与MaskFormer相同的backbone,一个像素解码器和一个transformer解码器。Mask2Former利用注意力transformer代替交叉注意力设计了新的transformer解码器,图中右侧部分。为了处理小物体,本文提出...
简介:【5月更文挑战第24天】Mask2Former,一种新型的图像分割架构,采用遮蔽注意力机制聚焦局部特征,提升模型收敛速度和性能,在COCO、Cityscapes等数据集上刷新记录。其元架构结合背景特征提取器、像素解码器和Transformer解码器,实现高效训练和性能提升。尽管在处理小对象和泛化能力上仍有局限,但Mask2Former为通用图像分割...
output = self.transformer_self_attention_layers[i](output, tgt_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, query_pos=query_embed) # FFN output = self.transformer_ffn_layers[i](output) outputs_class, outputs_mask, attn_mask = self.forward_prediction_heads(output, mask_features, attn_mask_target_...
直到后来看到一个博客深入理解transformer源码,才理解透彻了这个问题。 这个问题我们分两个角度来看: 训练阶段为什么要用masked? 这个比较好理解,因为你训练的时候算loss,是用当前decoder输入所有单词对应位置的输出y_1,y_2,...y_t与真实的翻译结果ground truth去分别算cross entropy loss,然后把t个loss加起来的,如...
此外，文章还对前一版本做了三个小的改进，这些改进旨在提升模型的性能。整个过程包括将特征图通过最终预测端口传递给下一层，形成Mask，作为注意力机制的一部分。这些创新共同构成了Masked-attention Mask Transformer，它在通用图像分割任务上展示了显著的潜力。相关研究论文可以在以下链接获取：https://ar...
Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation Bowen Cheng1,2* Ishan Misra1 Alexander G. Schwing2 Alexander Kirillov1 Rohit Girdhar1 1Facebook AI Research (FAIR) 2University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC) https://bowenc0221.github.io/mask2form...
current research focuses on designing specialized architectures for each task. We present Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former), a new architecture capable of addressing any image segmentation task (panoptic, instance or semantic). Its key components include masked attention, which extracts loca...
Panoptic SegmentationCOCO minivalMask2Former (single-scale)PQ57.8# 15 Compare PQth64.2# 8 Compare PQst48.1# 9 Compare AP48.6# 8 Compare Instance SegmentationCOCO minivalMask2Former (Swin-L)mask AP50.1# 26 Compare Instance SegmentationCOCO test-devMask2Former (Swin-L, single scale)mask AP50.5#...
Transformer中self-attention layer中一个optional的mask操作,只在decoder中起作用,翻来翻去也没有找到中文的博文详细提到这个。所以还是在medium上面找个文章抄一下。 Note: 建议先看李宏毅讲的transformer: B站链接:https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF/?p=23 ...