使用MaskFormer用於帶重疊對象的圖像

蒙版：徹底改變圖像分割並註意

圖像分割是計算機視覺的基石，從模型設計的進步中受益。 MaskFormer脫穎而出，是一種革命性的方法，利用面具的注意機制來應對分割重疊對象的挑戰，這是傳統每金素方法的重大障礙。本文探討了MaskFormer的體系結構，實現和現實世界應用程序。

傳統的圖像分割模型通常會在重疊對像上掙扎。但是，MaskFormer使用變壓器體系結構來克服此限制。儘管R-CNN和DETR等模型具有類似的功能，但MaskFormer的獨特方法值得仔細檢查。

學習目標：

• 使用MaskFormer了解實例分割。
• 探索MaskFormer的操作原理。
• 分析MaskFormer的模型體系結構。
• 實現蒙版推理。
• 發現MaskFormer的實際應用。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 什麼是maskformer？
• MaskFormer模型體系結構
• 運行模型
  • 導入庫
  • 加載預訓練的模型
  • 圖像準備
  • 模型推斷
  • 結果可視化
• MaskFormer的真實應用程序
• 結論
  • 資源
  • 關鍵要點
• 常見問題

什麼是maskformer？

屏蔽器在語義和實例分段中均出色。語義分割將類標籤分配給每個像素，將類似對象分組在一起。但是，實例細分區分了同一類的個別實例。 MaskFormer使用統一的掩碼分類方法唯一地處理兩種類型。此方法可預測每個對象實例的類標籤和二進制掩碼，從而使掩模重疊。

MaskFormer模型體系結構

MaskFormer採用具有編碼器解碼器結構的變壓器體系結構。

卷積神經網絡（CNN）骨幹提取圖像特徵（F）。像素解碼器會生成每個像素嵌入（e），同時捕獲本地和全局上下文。變壓器解碼器會生成每段嵌入（Q），本地化潛在對象實例。像素和掩模嵌入的點產物，其次是乙狀結激活，會產生二進制蒙版。對於語義分割，這些蒙版和類標籤是通過矩陣乘法組合的。這與傳統的變壓器不同，後者充當編碼器。

運行模型

本節詳細介紹了使用擁抱面孔庫庫運行推斷。

導入庫：

從變形金剛導入MaskFormerFeatureExtractor，MaskFormerForinStancesementation
從PIL導入圖像
導入請求

加載預訓練的模型：

 feature_extractor = maskFormerFeatureExtractor.from_pretrate（“ Facebook/maskformer-swin-base-coco”）
型號= maskformerforinStancesegessegention.from_pretrataining（“ Facebook/maskformer-swin-base-coco”）

圖像準備：

 url =“ https://images.pexels.com/photos/5079180/pexels-photo-5079180.jpeg”
image = image.open（requests.get（url，stream = true）.raw）
輸入= feature_extractor（images = image，return_tensors =“ pt”） 

模型推理：

輸出=模型（**輸入）
class_queries_logits = outputs.class_queries_logits
masks_queries_logits = outputs.masks_queries_logits

結果可視化：

結果= feature_extractor.post_process_panoptic_segmentation（輸出，target_sizes = [image.size [::--1]]）[0]
predicted_pa​​noptic_map =結果[“分割”]

導入火炬
導入matplotlib.pyplot作為PLT
plt.imshow（predicted_pa​​noptic_map）
plt.axis（'off'）
plt.show（） 

MaskFormer的真實應用程序

MaskFormer在不同領域找到應用程序：

• 醫學成像：協助診斷和分析。
• 衛星圖像：解釋和分析空中圖像。
• 視頻監視：對象檢測和識別。

結論

MaskFormer的圖像分割的創新方法，尤其是其對重疊對象的處理，使其成為強大的工具。它在語義和實例分段任務中的多功能性將其定位為計算機視覺中的重大進步。

資源：

• 擁抱臉
• 中等的
• MaskFormer應用程序

關鍵要點：

• 變壓器框架內蒙版的唯一掩碼注意機制。
• 它在各個行業中的廣泛適用性。
• 它具有執行語義和實例分割的能力。

常見問題：

Q1。是什麼區別於掩蓋器與傳統分割模型？答：它的掩蓋注意機制和變壓器體系結構能夠對重疊對象進行出色的處理。

Q2。 MaskFormer是否處理語義和實例分段？答：是的，這兩者都很出色。

Q3。哪些行業受益於MaskFormer？答：醫療保健，地理空間分析和安全是關鍵受益者。

Q4。 MaskFormer如何生成最終的分段圖像？答：通過通過矩陣乘法結合二進制掩碼和類標籤。

（注意：所使用的圖像不由作者所有，並且經過許可。）

以上是使用MaskFormer用於帶重疊對象的圖像的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！