蒙版：彻底改变图像分割并注意
图像分割是计算机视觉的基石，从模型设计的进步中受益。 MaskFormer脱颖而出，是一种革命性的方法，利用面具的注意机制来应对分割重叠对象的挑战，这是传统每金素方法的重大障碍。本文探讨了MaskFormer的体系结构，实现和现实世界应用程序。
传统的图像分割模型通常会在重叠对象上挣扎。但是，MaskFormer使用变压器体系结构来克服此限制。尽管R-CNN和DETR等模型具有类似的功能，但MaskFormer的独特方法值得仔细检查。
学习目标：
（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）
目录：
什么是maskformer？
屏蔽器在语义和实例分段中均出色。语义分割将类标签分配给每个像素，将类似对象分组在一起。但是，实例细分区分了同一类的个别实例。 MaskFormer使用统一的掩码分类方法唯一地处理两种类型。此方法可预测每个对象实例的类标签和二进制掩码，从而使掩模重叠。
MaskFormer模型体系结构
MaskFormer采用具有编码器解码器结构的变压器体系结构。
卷积神经网络（CNN）骨干提取图像特征（F）。像素解码器会生成每个像素嵌入（e），同时捕获本地和全局上下文。变压器解码器会生成每段嵌入（Q），本地化潜在对象实例。像素和掩模嵌入的点产物，其次是乙状结激活，会产生二进制蒙版。对于语义分割，这些蒙版和类标签是通过矩阵乘法组合的。这与传统的变压器不同，后者充当编码器。
运行模型
本节详细介绍了使用拥抱面孔库库运行推断。
导入库：
从变形金刚导入MaskFormerFeatureExtractor，MaskFormerForinStancesementation 从PIL导入图像 导入请求
加载预训练的模型：
feature_extractor = maskFormerFeatureExtractor.from_pretrate（“ Facebook/maskformer-swin-base-coco”） 型号= maskformerforinStancesegessegention.from_pretrataining（“ Facebook/maskformer-swin-base-coco”）
图像准备：
url =“ https://images.pexels.com/photos/5079180/pexels-photo-5079180.jpeg” image = image.open（requests.get（url，stream = true）.raw） 输入= feature_extractor（images = image，return_tensors =“ pt”）
模型推理：
输出=模型（**输入） class_queries_logits = outputs.class_queries_logits masks_queries_logits = outputs.masks_queries_logits
结果可视化：
结果= feature_extractor.post_process_panoptic_segmentation（输出，target_sizes = [image.size [::--1]]）[0] predicted_panoptic_map =结果[“分割”] 导入火炬 导入matplotlib.pyplot作为PLT plt.imshow（predicted_panoptic_map） plt.axis（'off'） plt.show（）
MaskFormer的真实应用程序
MaskFormer在不同领域找到应用程序：
结论
MaskFormer的图像分割的创新方法，尤其是其对重叠对象的处理，使其成为强大的工具。它在语义和实例分段任务中的多功能性将其定位为计算机视觉中的重大进步。
资源：
关键要点：
常见问题：
Q1。是什么区别于掩盖器与传统分割模型？答：它的掩盖注意机制和变压器体系结构能够对重叠对象进行出色的处理。
Q2。 MaskFormer是否处理语义和实例分段？答：是的，这两者都很出色。
Q3。哪些行业受益于MaskFormer？答：医疗保健，地理空间分析和安全是关键受益者。
Q4。 MaskFormer如何生成最终的分段图像？答：通过通过矩阵乘法结合二进制掩码和类标签。
（注意：所使用的图像不由作者所有，并且经过许可。）
以上是使用MaskFormer用于带重叠对象的图像的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
