MaskFormer 论文中提出的跨模态掩码预训练方法，如何有效提升多模态任务性能？

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摘要：许多语义分割方法采用per-pixel classification方法，而实力分割则采用alternative mask classification方法。本文的insight是，结合两者，使用per-pixel classification方法进行语义分割，同时采用alternative mask classification方法提高分割实力。

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摘要 很多语义分割方法采用per-pixel classification的方法 然而实力分割采用alternative mask classification方法 本文insight是mask classifficatjion是足够通用的方法来解决语义、实例分割。 提出了MaskFormer,mask分类模型， a simple mask classification model which predicts a set of binary masks, each associated with asingleglobal class label prediction.

原作者知乎的说明：MaskFormer: 语义分割是像素分类问题吗？ - 知乎

图片语义分割(semantic segmentation)问题一直以来都被当做一个像素级分类(per-pixel classification)问题解决的。 我们发现，把语义分割看成一个mask classification问题不仅更自然的把语义级分割(semantic-level segmentation)和实例级分割(instance-level segmentation)联系在了一起，并且在语义分割上取得了比像素级分类方法更好的方法。 我们提出的MaskFormer模型在语义分割(AD