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- 从Maskformer到Mask2former和Mask2former VIS，通用图像 . . .
Mask2Former 在图像分割包括语义分割、实例分割、视频语义分割、视频实例分割等领域中逐渐变成了一个基础模型。 它是由 Maskformer 演变而来，为什么它达到了比较好的效果？ 为什么能在多个任务通用？ 本文稍作探究。 首先介绍一下作者。 三篇文章作者都是 程博文 （Bowen Cheng），本硕博都在伊利诺伊大学香槟分校（UIUC），导师是华人计算机视觉宗师黄煦涛和Alexander Schwing。 文章都是作者在Facebook AI研究院实习时所作。 项目地址： bowenc0221 github io ma 从FCN开始，大部分深度学习方法，分割问题被定义为逐像素的分类。 Mask R-CNN 和 DETR 为每一个实例生成box和分类预测。
- 论文阅读CVPR Maskformer和Mask2former - CSDN博客
本文介绍了Maskformer和Mask2former在语义分割和全景分割任务中的应用，探讨了如何用mask classification统一分割任务。 作者强调了transformer在解决分割问题中的作用，特别是DETR的影响。
- LLM大模型: Maskformer Mask2Former语义分割原理详解 . . .
从架构上看，mask2dormer和maskformer是一样的，没啥区别；最大的改进是使用了masked attention替代了标注你的cross attention。 （1）Compared to the cross-attention used in a standard Transformer decoder which attends to all locations in an image, our masked attention leads to faster convergence and improved
- 感知分割里程碑：MaskFormer，Mask2Former，Video . . .
总结几句，MaskFormer的设计非常简洁清晰，如果要说缺点，主要是亮点：1 在实例分割和全景分割类任务上的效果还不够好；2 由于设计过于简洁，没有什么hack，所以存在效率类的问题。
- 构建图像分割任务的统一架构——从 MaskFormer 到 . . .
MaskFormer是“掩膜分类足够解决任一图像分割任务”的朴素实践，其结构十分简洁，主要可以分为三部分：1） 骨干网络：从图像中提取低分辨率特征；2） 像素解码器：从主干输出中逐步上采样低分辨率特征，生成高分辨率的逐像素特征；3） Transformer解码器：在图像特征上进行操作，以处理对象查询，即输入对象查询的嵌入向量和图像特征计算交叉注意力。 图3：Mask2Former [2] 基于MaskFormer，Mask2Former（CVPR 2022）进一步被提出优化统一架构的表现。
- Mask2Former - Hugging Face 机器学习平台
我们提出了 Masked-attention Mask Transformer (Mask2Former)，这是一种能够处理任何图像分割任务（全景、实例或语义）的新架构。 其关键组件包括掩码注意力，它通过约束预测掩码区域内的交叉注意力来提取局部特征。 除了将研究工作量减少至少三倍外，它在四个流行的数据集上显著优于最佳专用架构。 最值得注意的是，Mask2Former 为全景分割（COCO 上 57 8 PQ）、实例分割（COCO 上 50 1 AP）和语义分割（ADE20K 上 57 7 mIoU）设定了新的最先进水平。 Mask2Former 架构。 摘自 原始论文。 此模型由 Shivalika Singh 和 Alara Dirik 贡献。 原始代码可以在 此处 找到。
- Mask2Former - 知乎
这是Mask2Former的结构，和MaskFormer的区别是： （1）transformer decoder的block中，添加pixel decoder不同尺度的image feature到 transformer decoder 中，然后将每个block的输出使用threshold得到中间mask，并resize到相同size，将mask、image feature、query feature一并进行attention
- 【实例分割算法】Mask2former及其相关方法 - 我若成风者 . . .
mask2former是Facebook团队在2021年底提出的基于Transformer的端到端的检测、分割框架，是对2021年maskformer的进一步改进。 maskformer的基本思想是把语义分割、实例分割用一个统一的框架、损失和训练过程来实现，都定义为掩膜分类任务，如果是语义分类任务在推理阶段
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