TOIST：基于蒸馏的任务导向实例分割Transformer

最新推荐文章于 2025-09-24 14:52:52 发布
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TOIST是一种使用蒸馏技术将预训练Transformer模型的知识转移至实例分割任务的小型Transformer模型的方法。它提高了实例分割的性能和泛化能力，通过将预训练模型的丰富表示和语义信息传递给实例分割头部，实现了更准确的语义分割和更强的特征表示。

TOIST：基于蒸馏的任务导向实例分割Transformer

实例分割是计算机视觉中的重要任务之一，旨在将图像中的每个像素与相应的物体实例关联起来。最近，NIPS2022会议上提出了一种名为TOIST的新方法，它通过蒸馏技术实现了面向任务的实例分割Transformer。本文将详细介绍TOIST的原理和实现，并提供相应的源代码。

TOIST的核心思想是利用蒸馏（distillation）技术，将大型的预训练Transformer模型的知识转移到实例分割任务中的小型Transformer模型上。这种蒸馏过程旨在传递预训练模型对图像的丰富表示能力和语义信息，以提高实例分割模型的性能和泛化能力。

以下是TOIST方法的源代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义TOIST模型
class TOIST(nn.Module
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