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示例展示：

• 图片链接：http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg
  示例标题：猫咪
• 图片链接：http://images.cocodataset.org/val2017/000000039770.jpg
  示例标题：城堡

Mask2Former

基于Cityscapes语义分割数据集训练的Mask2Former模型（微型版本，Swin骨干网络）。该模型首次发表于论文《Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation》，并开源在此代码库。

免责声明：Mask2Former研发团队未提供本模型的介绍卡片，本文档由Hugging Face团队撰写。

模型描述

Mask2Former采用统一框架处理实例分割、语义分割和全景分割任务：通过预测一组掩码及其对应标签，将三大任务统一视为实例分割问题。相比前代SOTA模型MaskFormer，Mask2Former在性能和效率上均有提升，其创新包括：(1) 采用多尺度可变形注意力Transformer替代像素解码器；(2) 引入掩码注意力机制的Transformer解码器以提升性能而不增加计算量；(3) 通过采样点计算损失而非整张掩码，显著提升训练效率。

适用范围与限制

该检查点适用于全景分割任务。访问模型中心可查看其他任务的微调版本。

使用方法

使用方式如下：

import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, Mask2FormerForUniversalSegmentation

# 加载Cityscapes语义分割微调模型
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-tiny-cityscapes-semantic")
model = Mask2FormerForUniversalSegmentation.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-tiny-cityscapes-semantic")

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

# 模型输出包含形状为(batch_size, num_queries)的分类logits
# 和形状为(batch_size, num_queries, height, width)的掩码logits
class_queries_logits = outputs.class_queries_logits
masks_queries_logits = outputs.masks_queries_logits

# 可通过processor进行后处理
predicted_semantic_map = processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])[0]
# 可视化方法请参考Mask2Former文档中的"资源"章节

更多代码示例详见官方文档。