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本文提出MaskFormer模型，将语义分割任务转化为预测一系列掩码及其全局类别，统一了语义分割、实例分割和全景分割任务。模型包含像素级模块、Transformer模块和分割模块三部分，通过并行预测N个概率-掩码对实现分割。实验表明，MaskFormer在ADE20K、Cityscapes等数据集上达到SOTA性能，尤其在全景分割任务中表现优异。该方法突破了传统逐像素分类的局限，为分割任务提供了新

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这份指南的主要内容是调整超参数，也涉及深度学习训练的其他方面，例如 pipeline 实现和优化。指南假设机器学习问题是一个监督学习问题或自监督学习问题，但其中的一些规定也适用于其他类型的问题。