轻量级掩码解码器 Lightweight mask decoder。该模块有效地将图像嵌入以及一组提示嵌入映射到输出掩码中。为了组合这些输入，我们从Transformer的分割模型中得到启发，并修改一个标准的Transformer解码器。在应用我们的解码器之前，我们首先将学习到的输出令牌嵌入插入到提示嵌入的集合中，该令牌嵌入将被用于解码器的输出，类似于[class]令牌。为了简单起见，我们将这些嵌入（不包括图像嵌入）统称为“token令牌”。

轻量级掩码解码器是一个用于将图像嵌入和一组提示嵌入映射到输出掩码的模块。该模块的核心是一个修改过的标准 Transformer 解码器，其结构受到 Transformer 分割模型的启发。在实际应用中，我们首先将学习到的输出令牌嵌入插入到提示嵌入的集合中，以便在解码器的输出中使用。这些嵌入被称为“token 令牌”，类似于 Transformer 中的 [class] 令牌。为了简化模型，我们将这些嵌入（不包括图像嵌入）统称为“token 令牌”。在解码器中，输入的每个令牌都会与其它令牌计算注意力得到一个新的表示，然后经过一系列的变换得到最终的输出掩码。这个过程中，我们会使用 mask 来指示哪些位置需要被忽略，哪些位置需要被关注。最终，轻量级掩码解码器将图像嵌入和提示嵌入转化为一个输出掩码，从而实现了图像分割任务。

相关问题

maskrcnn中掩码分支与掩码头的区别是什么？可以将掩码头称掩码模块吗？

在Mask R-CNN中，掩码分支是用于生成掩码的一部分。掩码分支接收来自RoI Align的特征图，然后通过一个由卷积层和反卷积层组成的网络生成掩码。掩码分支的输出是一个二进制掩码，用于标识RoI中物体的像素。

而掩码头是指将掩码分支的输出与RoI对应的类别特征进行连接，得到最终的掩码。掩码头通常由一些额外的卷积层组成，用于将类别特征和掩码特征进行融合。

因此，掩码分支和掩码头是Mask R-CNN中生成掩码的两个关键组件，它们共同工作来实现目标物体的像素级分割。可以将掩码头称为掩码模块，但这并不是常用的术语。

通过MASK R-CNN输出视频的前景目标掩码图像

MASK R-CNN 是一种深度学习模型，可以对图像中的实例进行分割和分类，输出每个实例的掩码（mask）和类别。如果想要通过MASK R-CNN输出视频的前景目标掩码图像，需要进行以下步骤：

1. 对视频进行帧提取，将每一帧作为输入送入MASK R-CNN模型进行分割和分类。
2. 对每一帧的输出结果进行处理，提取出所有的前景目标掩码图像。
3. 将提取出的掩码图像进行组合，得到视频中所有帧的前景目标掩码图像。

具体的实现过程会涉及到一些细节，比如如何对掩码进行组合，如何进行前景目标的阈值判定等等。但总的来说，这是一个比较常见的视频处理任务，可以使用MASK R-CNN等深度学习模型进行实现。