基于Transformer的视频实例分割网络VisTR

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)