detr添加自适应掩码的python代码

DETR模型中的自适应掩码是基于特征图上每个位置的注意力权重来动态生成的。具体来说，对于给定的特征图和注意力权重，自适应掩码可以通过以下代码实现：

import torch

def create_mask(feature_map, attention_weights):
    # feature_map: [batch_size, num_channels, height, width]
    # attention_weights: [batch_size, num_queries, height * width]

    # 将特征图展平为 [batch_size, num_channels, height * width]
    feature_map_flat = feature_map.view(feature_map.size(0), feature_map.size(1), -1)

    # 计算注意力加权平均
    avg_attention = torch.matmul(attention_weights, feature_map_flat.transpose(1, 2))

    # 计算标准差
    std_attention = torch.matmul(attention_weights, (feature_map_flat ** 2).transpose(1, 2)) - avg_attention ** 2
    std_attention = torch.sqrt(torch.clamp(std_attention, min=1e-6))

    # 计算自适应掩码
    mask = (feature_map - avg_attention.view(feature_map.size(0), -1, 1, 1)) / std_attention.view(feature_map.size(0), -1, 1, 1)
    mask = torch.sigmoid(mask)

    return mask

使用此函数时，需要将特征图和注意力权重作为输入，输出自适应掩码。

注意：此代码仅展示了如何从特征图和注意力权重生成自适应掩码，具体如何将其与DETR模型集成将因应用场景而异。