另一个是mask token,它也会在后面被分离出来参与预测最终的mask(对应结构图右侧的output token per mask),mask受到focal loss和dice loss 20:1的加权组合监督。 这两个token的意义我感觉比较抽象,因为理论来说进入decoder的变量应该是由模型的输入,也就是prompt和image的映射构成,但这两个token的定义与prompt和image...
mask decoder的意义从功能上说有两个,一是整合image encoder和prompt encoder分别输出的两个embedding,然后从这个embedding的feature map解码出最终的分割mask。 SAM的一个比较新颖的点子是它从交互分割(interactive segmentation)引申出了一个新的任务类型,叫做可提示分割(promptable segmentation)。从他的模型中也能看出,...
mask decoder则是SAM的核心创新，引入了promptable segmentation，就像Photoshop中的选择工具，通过提示精确地对图像进行分割。它通过prompt embedding与image embedding的融合和更新，引入IoU和mask token作为额外的预测约束。在这一过程中，transformer结构保留了位置信息，通过自我注意力和跨注意力机制，精细调整to...
05-Mask Decoder详解 Mask Decoder整体结构 该结构图即为轻量型的Mask Decoder的结构,由于Mask Decoder结构较为复杂,所以本文将结合该图对Mask Decoder进行讲解。 Mask Decoder __init__classMaskDecoder(nn.Module):def__init__(… 阅读全文 赞同 8 ...
30-07 Decoder中的AttentionMask方法-480P 清晰-AVC 11:24 31-视觉大模型Segment Anything-480P 清晰-AVC 02:17:50 【200集全】CV十天入门到起飞!一口气学完Python、OpenCV、深度学习基础、PyTorch、卷积神经网络、目标检测、图像分割等计算机视觉必备基础与实战 迪哥带你学AI 507 4 这也太全面了!堪称教学天花...
微软提出了一种图像分割,视觉语言大一统模型X-Decoder!open-vocabulary语义分割效果惊艳!多项下游任务性能表现SOTA,目前代码和模型已开源 253 -- 0:57 App 仅需0.5M!可集成任意扩散模型!字节提出灵活分辨率适配器ResAdapter! 158 -- 0:34 App 任意风格肖像个性化定制!华为诺亚提出的CapHuman出圈了! 642 -- 0:31...
Mask decoder(掩膜解码器) 04 深入浅出Image Encoder Vit网络基本步骤代码详解 Patch Embedding Positional Embedding SAM中基于ViT框架的Transformer图解 Transformer中Attention流程图 Transformer中Multi-attention流程图 Neck结构示意图 05 总结和展望 导师介绍
(image_size,image_size),mask_in_chans=16,),mask_decoder=MaskDecoder(num_multimask_outputs=3,transformer=TwoWayTransformer(depth=2,embedding_dim=prompt_embed_dim,mlp_dim=2048,num_heads=8,),transformer_dim=prompt_embed_dim,iou_head_depth=3,iou_head_hidden_dim=256,),pixel_mean=[123.675,...
prompt-guided mask decoder 如上表 所示, 相比prompt-guided mask encoder只有 4M参数,ViT-based image encoder的参数量超过632M, 非常重量级,这使得部署SAM模型运行在移动设备端非常困难。因此,实现可移动地分割一切的关键在于保留SAM的所有功能和特性的前提下,用轻量级图像编码器取代官方中提供的重量级的ViT-based im...
Cross Attention Decoder 只有遮罩的标记需要通过解码器进行重构,而编码器的输出可以作为重构过程中的锚点。在交叉注意力解码器中,查询来自遮罩标记,键和值则来自编码器中的未遮罩特征和遮罩特征。然后,将来自交叉注意力解码器中遮罩标记的输出特征和来自编码器中未遮罩标记的输出特征进行合并,以生成MAE输出嵌入。最后,...