Masked2Former是在maskrcnn基础上改进的一个实例分割模型，参考了一些经典模型的思想，如DETR，实验表明效果很好。论文：《Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation》https://arxiv.org/abs/2112.01527代码地址：https://github.com/facebookresea

理解DETR是理解Mask2Former的基础。首先得把DETR-segmentation给run起来。

Mask2Former的论文中有这样一张图，表示maskedattenion比crossattention效果要好那么这个attentionmap是怎么画出来的？

DETR的损失函数包括几个部分，如果只看论文或者代码，比较难理解，最好是可以打断点调试，对照着论文看。但是现在DETR模型都已经被集成进各种框架中，很难进入内部打断掉调试。与此同时，数据的label的前处理也比较麻烦。本文中提供的代码做好了数据标签的预处理，可以在中间打断点调试，观察每部分损失函数究竟是如何计算的。首先，从huggingface的transformers库中拿出detrsegmen

建议先看完再按照步骤安装代码地址：GitHub-facebookresearch/Mask2Former:Codereleasefor"Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation

detectron2的环境condacreate-nmask2former--clonePatchDCTcondaactivatemask2former然后在requirement里面下载需要的包另外在mask2former

https://arxiv.org/pdf/2211.06220.pdfCodehttps://github.com/SHI-Labs/OneFormer文章目录1.Motivation2.方法2.1与Mask2Former

基于选定的MP-Former论文（CVPR2023），本文回溯该工作的基础Mask2Former(CVPR2022)和这一系列工作的起源MaskFormer(NeuraIPS2021)，介绍与分析了从MaskFormer

前言本文介绍了专用于语义分隔模型的python库mmsegmentation，github项目地址，运行环境为Kagglenotebook，GPU为P100针对环境配置、预训练模型推理、在西瓜数据集上微调新sota模型mask2former

mask2former提出了一个统一的分割架构，能够在语义分割、实例分割、全景分割上取得sota的结果，在coco数据集上，全景分割57.8PQ、实例分割50.1AP、语义分割在ADE20K达57.7miou

1.EntranceMask2Former/mask2former/maskformer_model.pyfeatures=self.backbone(images.tensor)outputs=self.sem_seg_head

1.配置mask2former环境1.1在conda下配置新环境：condacreate-nmask2formerpython=3.8condaactivatemask2formerpipinstalltorch

作者：贺弘谦言临在导言图像分割(ImageSegmentation)是指对图片进行像素级的分类，根据分类粒度的不同可以分为语义分割(SemanticSegmentation)、实例分割(InstanceSegmentation)、全景分割(PanopticSegmentation)三类。图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应

前言（碎碎念）：七月初学完最原始的transformer之后，一直感觉对attention和transformer的理解云里雾里的，似懂非懂，后来又学习了关于visualtransformer，像是ViT、Swin、MAE、MoCo和DETR之后，尤其是学习了DETR之后感觉那个query更加神奇了。决心趁热打铁，对transformer再加深理解。这两篇工作比较有名，在benchmark的CoC

最近MaskFormer的升级版mask2former的源码也开源了，作者不仅论文写的扎实代码也写的整洁工整，不论是论文还是代码都值得我们好好学习。而且作者的实验也做的异常扎实，啥也不说了瑞士拜！

论文地址：http://arxiv.org/abs/2112.01527项目地址：https://bowenc0221.github.io/mask2former本文提出了用于通用图像分割（全景、实例或语义

导言图像分割(ImageSegmentation)是指对图片进行像素级的分类，根据分类粒度的不同可以分为语义分割(SemanticSegmentation)、实例分割(InstanceSegmentation)、全景分割(PanopticSegmentation)三类。图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应用价值。我们在Ea

这里写目录标题详情摘要详细介绍详情论文：Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation代码：官方-代码代码视频：b站论文讲解笔记参考：翻译版摘要Mask2Former

我们提出了一种新的架构Mask-attentionMaskTransformer(Mask2Former)，

作者：贺弘谦言临在导言图像分割(ImageSegmentation)是指对图片进行像素级的分类，根据分类粒度的不同可以分为语义分割(SemanticSegmentation)、实例分割(InstanceSegmentation)、全景分割(PanopticSegmentation)三类。图像分割是计算机视觉中的主要研究方向之一，在医学图像分析、自动驾驶、视频监控、增强现实、图像压缩等领域有重要的应

文章目录前言正文开源地址安装验证（下载对应模型）训练注册自定义数据集指定训练数据集训练状况处理1）显存不够2）3）数据集分类数与模型不一致前言正文开源地址https://github.com/facebookresearch/Mask2Former