detr怎么添加自适应掩码

DETR（DEtection TRansformer）模型的自适应掩码是通过将特征图分割成多个小块来实现的。具体而言，它将输入特征图分割成$N \times N$个小块，然后为每个小块分配一个二进制标签，以指示该小块是否包含对象。这些标签构成了自适应掩码。

在DETR模型中，自适应掩码的生成是在Encoder阶段完成的。具体而言，Encoder会将输入图像通过一个卷积神经网络转换为一组特征图。然后，它将这些特征图分割成小块，并使用一个分类器为每个小块预测一个二进制标签。这些标签被组合成一个$N \times N$的矩阵，即自适应掩码。

在Decoder阶段，DETR模型使用自适应掩码来指导对象的检测。具体而言，Decoder使用自适应掩码来过滤掉那些不包含对象的小块，从而减少误检。

总之，DETR模型的自适应掩码是通过将特征图分割成小块并为每个小块分配一个二进制标签来实现的。这些标签构成了自适应掩码，用于指导对象的检测。