切割后的灰度图切割后的原图转成二值图代码如下点击查看代码#ThisisasamplePythonscript.importcv2importnumpyasnp#PressShift+F10toexecuteitorreplaceitwithyourcode.#PressDoubleShifttosearcheverywhereforclasses,files,toolwindows,actions,andsettings.defmasks_to_mask(masks):'''16位mask转8位二值mask'''#注意：Sobel函数求完导数后会有负值，还有会大于255的值。而原图像是uint

随着Transformer在人工智能领域掀起了一轮技术革命，越来越多的领域开始使用基于Transformer的网络结构。目前在语音识别领域中，Tranformer已经取代了传统ASR建模方式。近几年关于ASR的研究工作很多都是基于Transformer的改进，本文将介绍其中应用较为广泛的几个former架构。  1.Conformer💡 Motivation & MethodTransformer模型擅长获取基于内容的全局信息但是对高细粒度的局部特征效果不佳，而CNN擅长获取局部特征信息对于全局信息则需要更多的层。他们希望将CNN和Transformer优势结合起来对音频序列的局部和全局依赖关

这里写目录标题详情摘要详细介绍详情论文：Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation代码：官方-代码代码视频：b站论文讲解笔记参考：翻译版摘要Mask2Former在MaskFormer的基础上，增加了maskedattention机制，另外还调整了decoder部分的self-attention和cross-attention的顺序，还提出了使用importancesampling来加快训练速度。本文的改进呢**主要是maskattention还有high-resolutionfeatures，**本质上是一个金字塔

Masked-attentionMaskTransformerforUniversalImageSegmentation图像分割是关于将不同语义的像素分组，例如，类别或实例成员关系，其中每个语义的选择定义了一个任务。虽然只是每个任务的语义不同，但目前的研究重点是为每个任务设计专门的体系结构。我们提出了一种新的架构Mask-attentionMaskTransformer(Mask2Former)，能够解决任何图像分割任务(全景、实例或语义)。它的关键组成部分包括Mask-attention，通过约束掩模区域内的交叉注意来提取局部特征。除了将研究工作量减少至少三倍之外，它在四个流行的数据集上的性

文章目录一、背景二、方法2.1模型结构2.2从frozenimageencoder中自主学习Vision-LanguageRepresentation2.3使用FrozenLLM来自主学习Vision-to-Language生成2.4Modelpre-training三、效果四、局限性论文：BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels代码：https://github.com/salesforce/LAVIS/tree/main/projects/blip2