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

Mask2Former模型

基于Swin骨干网络的ADE20k语义分割小尺寸版Mask2Former模型。该模型源自论文《面向通用图像分割的掩码注意力掩码转换器》，并首发于此代码库。

免责声明：Mask2Former发布团队未编写此模型卡片，本文档由Hugging Face团队撰写。

模型描述

Mask2Former采用统一范式处理实例分割、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。因此三大任务均被视作实例分割处理。相较前代SOTA模型MaskFormer，Mask2Former在性能和效率上均有提升：(1) 采用多尺度可变形注意力Transformer升级像素解码器；(2) 引入掩码注意力机制的Transformer解码器以提升性能且不增加计算量；(3) 通过子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

调用方式如下：

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

# 加载ADE20k语义分割微调版
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-small-ade-semantic")
model = Mask2FormerForUniversalSegmentation.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-small-ade-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)

# 模型输出形状说明：
# class_queries_logits: (批次大小, 查询数)
# masks_queries_logits: (批次大小, 查询数, 高度, 宽度)
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]
# 可视化方法详见Mask2Former文档"资源"章节的演示笔记

更多代码示例参见官方文档。