基于原型的高效 MaskFormer 图像分割方法
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。最近基于 Transformer 的架构在图像分割领域取得了令人印象深刻的成果。为了填补传统架构在计算资源上的限制,本文提出了一种高效的基于原型的 Transformer 架构 (PEM),它利用视觉特征的冗余性来限制计算并提高效率,同时引入了高效的多尺度特征金字塔网络,能够高效地提取具有高语义内容的特征。在两个不同的数据集上对 PEM...
研究人员提出了一种高效的基于原型的Transformer架构(PEM)用于图像分割,利用视觉特征的冗余性来限制计算并提高效率,并引入了高效的多尺度特征金字塔网络。在测试中,PEM表现出色,优于特定任务的架构,并且与计算代价较高的基准模型相媲美甚至更优。