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利用分割后的特征输入到MOE模型的简单实战例子

时间:2025/7/11 9:35:12来源:https://blog.csdn.net/vivi_cin/article/details/140771921 浏览次数:0次

我们将假设已经有一个预训练的图像分割模型生成了特征,然后我们将这些特征输入到ViT模型,并通过稀疏专家模型进行处理。

首先,定义一个简单的图像分割特征提取器(这里只是一个示例,可以替换为实际的分割模型)。

import jax.numpy as jnp
import flax.linen as nnclass SimpleSegmentationFeatureExtractor(nn.Module):hidden_size: int@nn.compactdef __call__(self, x):# 这里只是一个简单的示例,可以替换为实际的分割模型x = nn.Conv(self.hidden_size, (3, 3))(x)x = nn.relu(x)return x

修改ViT模型

我们将修改ViT模型,使其接受图像分割后的特征作为输入,并通过稀疏专家模型进行处理。

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