我们的带有 ResNet-50 的 kMaX-DeepLab 甚至超过了 MaX-DeepLab [92] 的最大变体 1.9% PQ(同时使用的参数减少了 7.9 倍,FLOP 减少了 22.0 倍)和 MaskFormer(使用了 3.7 倍更少的参数和 4.7 倍更少的 FLOPs) 0.3% PQ。凭借更强大的骨干 MaX-S [92],kMaX-DeepLab 将性能提升到 56.2% PQ,比具有相同骨...
端到端全景分割沿着同一个方向,MaX-DeepLab提出一个端到端的策略,它用匈牙利算法匹配预测掩码值和真实掩码值,直接预测一个用类别做标签的目标掩码。在这方面,我们通过添加聚类视角的像素分配任务来提高它。同一时间,MaskFormer阐述了一个掩码分类视角的端到端策略,与MaX-DeepLab相同,但是从全景分割扩展到语义分割。 Met...
在《MaX-DeepLab:利用遮罩 Transformer 实现端到端全景分割 (MaX-DeepLab: End-to-End Panoptic Segmentation with Mask Transformers)》(将提交给 CVPR 2021 大会)一文中,我们首次为全景分割管线提出了完全的端到端方法——将 Transformer架构扩展到此计算机视觉任务中,直接预测具有类标签的遮罩。这种方法叫做 MaX-Deep...
Effective Receptive Field:作者可视化了SegFormer和DeepLabV3+的有效感受野,如下图所示: 可以看到SegFormer在前期的stage中主要还是捕获局部信息,后面的stage会捕获到更大的non-local信息;MLP head得到的有效感受野有着更强的局部attention。 DeepLabv3+的有效感受野很小,即使在stage-4阶段也是如此。因此其还需要额外的模块...
Google也很高兴地宣布在DeepLab2 库中发布了Google性能最好的分割模型 kMaX-DeepLab 的开源版本。——2——kMaX-DeepLab Transformer Google建议从聚类的角度重新解释它，而不是直接将交叉注意力应用于视觉任务而不进行修改。具体来说，Google注意到掩码 Transformer 对象查询可以被认为是聚类中心（旨在对具有相同语义标签...
(2) 考虑到基础的DeepLabv3+中解码器阶段,解码器特征与编码器特征只在深层连接一次,不能提取足够多的地物空间位置及轮廓信息。本文对ResNet50第一层Layer1的初始层轮廓特征及待拼接融合的第二层Layer2局部特征层分别应用卷积注意力模块CBAM[...
从聚类的角度设计,kMaX-DeepLab 不仅具有更高的性能,而且还可以更合理地可视化注意力图以了解其工作机制。 在下面的示例中,kMaX-DeepLab 迭代地执行聚类分配和更新,从而逐渐提高Mask质量。 kMaX-DeepLab 的注意力图可以直接可视化为全景分割,让模型工作机制更合理 ...
具体实现上，Ethos-U85除了支持Ethos-U55和Ethos-U65 目前支持的算子，通过支持TRANSPOSE、GATHER、MATMUL、RESIZE BILINEAR和 ARGMAX等运算，Ethos-U85实现了对Transformer模型和DeeplabV3语义分割网络的原生硬件支持。更高的性能往往意味着更高功耗，为了兼顾性能和能效，更好满足边缘和端侧AI应用的需求，Ethos-U85通过...
在CMT-DeepLab和kMaX-DeepLab中,我们从聚类的角度重新制定了交叉注意力,其中包括迭代聚类分配和聚类更新步骤 鉴于k-means聚类算法的流行,在CMT-DeepLab中,他们重新设计了交叉注意力,以便空间方面的softmax操作(即沿图像空间分辨率应用的 softmax 操作),实际上将聚类中心分配给相反,像素是沿集群中心应用的。
在CMT-DeepLab和kMaX-DeepLab中,我们从聚类的角度重新制定了交叉注意力,其中包括迭代聚类分配和聚类更新步骤 鉴于k-means聚类算法的流行,在CMT-DeepLab中,他们重新设计了交叉注意力,以便空间方面的softmax操作(即沿图像空间分辨率应用的 softmax 操作),实际上将聚类中心分配给相反,像素是沿集群中心应用的。