基于Transformer的视频实例分割网络VisTR

最新推荐文章于 2024-10-17 10:53:21 发布
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文章标签： transformer 音视频 深度学习
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VisTR是一种基于Transformer的视频实例分割网络，它利用自注意力机制处理时空信息，提升分割性能。文章详细阐述了VisTR的输入编码、时空建模和输出解码过程，并给出了源代码示例。

基于Transformer的视频实例分割网络VisTR

视频实例分割是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在同时完成视频中每个像素的分类和分割，并将其归属到相应的目标实例中。最近，CVPR2021上提出了一种基于Transformer的视频实例分割网络VisTR，该网络通过引入自注意力机制来有效地处理时空信息，显著改善了视频实例分割的性能。

本文将详细介绍VisTR的原理，包括输入编码、时空建模和输出解码三个关键步骤，并提供相应的源代码示例。

1. 输入编码

VisTR首先对视频帧进行编码，以捕捉图像中的语义信息。这里使用预训练的卷积神经网络（CNN）作为特征提取器。以下是一个简化的CNN模型示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module)
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CVPR2021 | 基于transformer的视频实例分割网络VisTR
3D视觉工坊
03-29 1348
原文：End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers翻译：夏初摘要：视频实例分割（VIS）是一项需要同时对视频中感兴趣的对...
基于Transformer的视频实例分割网络：VisTR
CyberByte的博客
09-20 417
它充分利用了Transformer的自注意机制和卷骤神经网络的优势，提供了更准确和鲁棒的视频实例分割结果。通过理解VisTR网络的结构和实现，我们可以进一步研究和应用基于Transformer的方法来改进视频实例分割任务的性能。它通过学习帧之间的时序关系，捕捉视频中对象实例的运动和演变。VisTR网络结合了Transformer的自注意机制和卷积神经网络，以实现准确的视频实例分割。注意：以上代码只是VisTR网络的简化示例，实际应用中可能需要进行更多的调整和优化，以适应具体的数据集和任务要求。
End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers论文学习笔记
qq_50199113的博客
11-02 563
简介：视频实例分割是对于视频中感兴趣的对象实例进行分类，分割和跟踪的任务，文章提出了一个被称为VisTR的视频实例分割框架，它将分个任务视为一个端到端的并行序列解码预测问题，即给定一个由多个图像帧组成的视频剪辑作为输入，VisTR按序列输出视频中每个实例的掩码序列。VisTR从相似性的角度，将视频作为一个整体进行监督和分割。这一模型建立在Transformer框架上。
Vision Transformer综述 总篇
想太多的学习日志
06-15 3988
Transformer首先应用于自然语言处理领域，是一种以自我注意机制为主的深度神经网络。由于其强大的表示能力，研究人员正在寻找将变压器应用于计算机视觉任务的方法。在各种视觉基准测试中，基于变压器的模型表现类似或优于其他类型的网络，如卷积和循环神经网络。由于其高性能和较少的视觉特异性感应偏倚需求，变压器正受到计算机视觉界越来越多的关注。在本文中，我们对这些视觉转换器模型进行了综述，并根据不同的任务对其进行了分类，分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括骨干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括
TPAMI 2024 | TokenCut：使用自监督 Transformer 和正则化剪切对图像和视频中的对象进行分割
10-17 1384
本文介绍了 TokenCut，这是一种统一且有效的图像和视频对象分割方法，无需监督学习。TokenCut 使用自监督 Transformer 的特征来构建一个图，其中节点是块，边缘表示块之间的相似性。对于视频，结合光流来确定移动物体。我们表明，可以使用 Normalized Cut 算法直接检测和界定显着对象。我们在无监督单对象发现、无监督显着性检测和无监督视频对象分割上评估了这种方法，表明 TokenCut 可以提供比以前的方法显着的改进。
基于transformer的视频实例分割网络VisTR
spicy00的博客
02-03 1066
​ 实例分割是计算机视觉中的基础问题之一。在静态图中的实例分割已经有很多的研究了，但对视频的实例分割研究相对较少。在实际应用场景上来说，像是自动驾驶，摄像头接受到的都是视频而非图片，因此研究对视频建模的模型有重要的意义。​ 本文是由美团无人车配送团队在CVPR2021上发表的一篇Oral论文：End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers的介绍和在mindspore复现中部分API的介绍。
论文阅读 | Video Super-Resolution Transformer
bettii的博客
02-15 1491
2021年用Transformer实现视频超分VSR的文章，改进了全局连接的自注意力机制，并在FFN中加入了光流引导
VisTR:[CVPR2021口头]使用变压器进行端到端视频实例分割
03-12
VisTR：使用变压器的端到端视频实例分段 这是的正式实施： 安装 我们提供了有关如何通过conda安装依赖项的说明。 首先，在本地克隆存储库： git clone https://github.com/Epiphqny/vistr.git 然后，安装PyTorch 1.6和torchvision 0.7： conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 安装pycocotools conda install cython scipy pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI' pip install git+https://github.com/youtubevos/cocoapi.git#"egg=pyc
视频超分，Transformer再下一城之VSR-Transformer
我爱计算机视觉
06-28 929
论文：https://arxiv.org/pdf/2106.06847.pdf代码：https://github.com/caojiezhang/VSR-Transformer编者言：ET...
End-to-End Video Instacne Segmentation with Transformers（VisTR）阅读笔记
weixin_43540533的博客
03-14 1005
End-to-End Video Instacne Segmentation with Transformers（VisTR）阅读笔记 https://arxiv.org/abs/2011.14503 Abstract VisTR任务是一个直接的端到端并行序列解码、预测问题。 输入是一个由多个图像帧组成的视频 VisTR直接按照顺序输出视频中每个实isTR例的masks序列 核心是一种新型的有效的实例匹配和分割策略。从整体上监督和分割时序列级的实例。 VisTR实现了VIS模型中的最高速度，在YouT
【论文笔记】视频实例分割 CVPR2021 Oral——VisTR：End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers
随性记录
05-15 4024
视频实例分割video instance segmentation，在vos的基础上，对每个实例打标签 实例分割是目标检测+语义分割，在图像中将目标检测出来，然后对目标的每个像素分配类别标签，能够对前景语义类别相同的不同实例进行区分· 数据集：Youtube-VIS VisTR：End-to-End Video Instance Segmentation with Transformers 论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.14503 CVPR2021 代码地址：https
vi str 操作
drbinzhao的专栏
12-11 1225
替换str1为str2        g/s1/s2/g     然后指定source 加入/s/ ：g/str1/s//str2/g
VisTR 开源项目使用教程
gitblog_00128的博客
08-10 438
VisTR 开源项目使用教程 项目介绍 VisTR（Video Instance Segmentation Transformer）是一个用于视频实例分割的端到端模型。该项目通过使用Transformer架构，实现了对视频中每个实例的序列掩码输出。VisTR的核心是一个新的实例序列匹配和分割策略，它将实例分割和跟踪视为相似性学习问题，从而简化了整个流程。VisTR在速度和性能上都优于现有的视频实例...
VisTR 开源项目安装与使用指南
gitblog_00633的博客
08-10 395
VisTR 开源项目安装与使用指南 1. 项目目录结构及介绍 VisTR 是一个基于Transformer的端到端视频实例分割项目，其GitHub仓库地址为：https://github.com/Epiphqny/VisTR.git。以下是典型的项目目录结构概述： src: 包含核心代码文件，这里会有模型定义、训练循环、数据处理等关键部分。 model: 变换器模型和其他网络组件的实现。 so...
CVPR 2021 Oral | Transformer再突破！美团等提出VisTR：视频实例分割网络
阿木寺的博客
03-10 3500
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：西瓜学习 |来源：知乎（已授权）https://zhuanlan.zhihu.com/p/343286...
超分之VSRT
Ton的博客
05-19 3133
这篇文章 参考文档： ①Transformer再下一城！ETH提出：视频超分辨率Transformer ②浅析Transformer训练时并行问题 Video Super-Resolution TransformerAbstract1 Introduction2 Related Work3 Preliminary and Problem Definition4 Video Super-Resolution Transformer4.1 Spatial-Temporal Convolution Self-at
基于Mindspore框架的VisTR模型复现
spicy00的博客
03-23 643
VisTR是由美团无人车配送团队在CVPR 2021上发表的文章中提出一种图像分割算法。使用NVIDIA Tesla V100在 youtube-vis数据集上，以resnet50和resnet101为backbone分别取得了maskAP 36.2和maskAP 40.1的精度，另外FPS分别为69.9和57.5。
【亲测免费】 推荐使用VSR-Transformer：视频超分辨率的新一代Transformer模型
gitblog_00064的博客
05-27 961
推荐使用VSR-Transformer：视频超分辨率的新一代Transformer模型 在当今的数字世界中，高质量的视频内容是至关重要的。为了提升低分辨率视频的观看体验，视频超分辨率（Video Super-Resolution，VSR）技术应运而生。【VSR-Transformer】是一个由深度学习专家开发的开源项目，它引入了一种创新的Transformer架构，专门针对视频超分辨率任务，能够显...
基于transformer的实例分割
最新发布
03-17
### 使用Transformer进行实例分割的研究与实践 #### 背景介绍 Transformer作为一种强大的深度学习架构，在计算机视觉领域得到了广泛应用，尤其是在实例分割任务中展现出了卓越性能。通过结合卷积神经网络（CNN）和Transformer的优点，许多研究提出了高效的解决方案来解决复杂的实例分割问题[^3]。 #### TOIST模型概述 TOIST是一种基于Transformer的实例分割方法，其核心结构包括两大部分：一个Transformer编码器作为骨干网络提取特征图，以及一个卷积层负责生成最终的实例分割预测结果。该模型允许灵活调整超参数，例如Transformer编码器的层数、通道数和注意力头的数量，从而适应不同的应用场景和数据集特性。 #### Swin Transformer的应用 Swin Transformer是另一种广泛应用于图像处理任务的强大工具，它通过分层设计实现了局部到全局的信息建模能力。这种层次化的结构使得Swin Transformer特别适合于高分辨率输入的任务，如语义分割和实例分割。在实际应用中，研究人员通常会利用预训练权重初始化模型，并针对特定目标微调整个框架以提高精度[^2]。 #### 实现细节 为了实现基于Transformer的实例分割功能，开发者可以选择开源库PyTorch或TensorFlow中的高级API快速搭建原型系统。下面是一个简单的伪代码示例展示如何定义并加载一个基本版本的TOIST模型： ```python import torch.nn as nn class TOIST(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(TOIST, self).__init__() # 定义Transformer编码器 self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(...) # 卷积层用于生成实例掩码 self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=num_classes, kernel_size=...) def forward(self, x): features = self.transformer_encoder(x) # 提取特征 masks = self.conv_layer(features) # 预测实例掩码 return masks ``` 上述代码片段仅提供了一个简化版的设计思路，真实项目可能还需要考虑更多因素，比如多尺度融合策略、损失函数的选择等。 #### 应用前景 随着深度学习技术的发展，Transformer不仅限于传统的自然语言处理场景，在跨模态理解和生成方面也显示出巨大潜力。未来几年内，预计会有越来越多的工作探索将其引入更广泛的视觉任务之中，进一步推动人工智能领域的边界扩展[^4]。
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