掩码补丁位置（Masked Patch Position）是一个在视觉任务处理中使用的概念，特别是在处理图像分割等任务时。

在深度学习和计算机视觉领域，掩码（Mask）常用于指示模型关注或忽略输入数据的特定部分。在基于补丁（Patch）的方法中，图像被分解成一系列小的、规则的图像块或补丁，这些补丁随后被输入到模型中。

掩码补丁位置通常用于指示模型在哪些补丁位置进行特定的操作或关注。例如，在图像分割任务中，掩码可能用于标识哪些补丁包含感兴趣的对象或区域，而哪些补丁则不包含。这样，模型就可以根据掩码信息更准确地预测每个补丁的标签或类别。

具体来说，掩码补丁位置可以是二值的，即每个补丁位置要么被掩码（例如，值为1），要么不被掩码（例如，值为0）。这种掩码通常用于指导模型在训练过程中忽略某些补丁，或者在推理过程中仅关注特定的补丁。掩码也可以包含更复杂的信息，如多类标签或概率分布，以提供更详细的指导给模型。

在最新的统一架构（Unified Architecture）中，如Mask2Former和OneFormer等，掩码补丁位置的概念得到了广泛的应用。这些架构通过在一个框架内解决多种视觉任务，提高了处理效率。在这些架构中，掩码补丁位置不仅用于指示模型关注哪些区域，还用于生成最终的分割结果。

总的来说，掩码补丁位置是计算机视觉任务中一个重要的概念，它允许模型更加精确地处理和分析图像的特定部分，从而提高任务完成的准确性和效率。