Mask2former Swin Base Coco Instance

🚀 Mask2Former

Mask2Formerは、COCOインスタンスセグメンテーションで学習されたモデル（ベースサイズ版、Swinバックボーン）です。このモデルは論文 Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation で紹介され、このリポジトリ で最初に公開されました。

🚀 クイックスタート

Mask2Formerは、インスタンス、セマンティック、パノプティックセグメンテーションを同じパラダイムで扱います。つまり、一連のマスクと対応するラベルを予測することです。したがって、すべての3つのタスクはインスタンスセグメンテーションとして扱われます。Mask2Formerは、以前のSOTAである MaskFormer を、(i) ピクセルデコーダをより高度なマルチスケール変形可能アテンションTransformerに置き換えること、(ii) マスクされたアテンションを持つTransformerデコーダを採用して追加の計算を導入せずにパフォーマンスを向上させること、(iii) 損失をサブサンプリングされた点で計算することでトレーニング効率を向上させること、によって、パフォーマンスと効率の両面で上回っています。

✨ 主な機能

• インスタンス、セマンティック、パノプティックセグメンテーションを同じパラダイムで扱うことができます。
• 高度なマルチスケール変形可能アテンションTransformerを採用し、パフォーマンスと効率を向上させます。

📚 ドキュメント

想定される用途と制限

この特定のチェックポイントはインスタンスセグメンテーションに使用できます。他のタスクに対してファインチューニングされたバージョンを探すには、モデルハブ を参照してください。

使い方

以下はこのモデルの使用方法です。

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


# load Mask2Former fine-tuned on COCO instance segmentation
processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-base-coco-instance")
model = Mask2FormerForUniversalSegmentation.from_pretrained("facebook/mask2former-swin-base-coco-instance")

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)

# model predicts class_queries_logits of shape `(batch_size, num_queries)`
# and masks_queries_logits of shape `(batch_size, num_queries, height, width)`
class_queries_logits = outputs.class_queries_logits
masks_queries_logits = outputs.masks_queries_logits

# you can pass them to processor for postprocessing
result = processor.post_process_instance_segmentation(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])[0]
# we refer to the demo notebooks for visualization (see "Resources" section in the Mask2Former docs)
predicted_instance_map = result["segmentation"]

より多くのコード例については、ドキュメント を参照してください。

📄 ライセンス

Other

⚠️ 重要提示

Mask2Formerをリリースしたチームはこのモデルのモデルカードを作成していないため、このモデルカードはHugging Faceチームによって作成されました。