Mask RCNN个人解读

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Mask RCNN个人解读

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摘要：

作者提出了一个概念上简单，灵活和通用的对象实例分割框架。 我们的方法能够高效地检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（mask）。给每个RoI增加一个和边界框回归（Faster_R-CNN）平行的分支区预测目标的掩膜（mask），该分支是小弟FCN。易训练，泛化能力强。

改进

使用RoIAlign替换RoIPooling，不适用空间量化，保留真实确定的空间位置。影响很大：mask精度极大提高，定位精度大幅度提高。其次，分离掩膜和类别预测的很重要。RoI分类主要是预测类别，mask给每个类一个二进制掩膜，不需要在类别间进行竞争，FCN对每个像素分类，成功连接segment和classfication

相关工作

R-CNN发展史：R-CNN是在原始图像上提取proposal，每个都要输入到深度网络中去，进行分类回归。后来进行改进，一整张图输入进去，在特征图上提取proposal，速度加快。faster-R-cnn是改进了提取proposal的方法，使用RPN替代选择性搜索的方法（SS）,进一步加快速度，提高精度
实例分割：实力分割比较老的方法是产生分割proposal ，输入到fast-rcnn网络中去进行分类，速度慢，精度低。其后比较好的的方法是：提出发杂的多阶段级联网络，从边界框中预测分割proposal，然后再进行分类。最近提出了一种方法是将目标检测系统和产生分割proposal的系统结合在一起，用于全卷积实例分割。主要是预测一系列对位置敏感的全卷积输出信道。这些信道能够同时检测目标的类别，边界框，掩膜，速度很快，但是在遇到目标发生重叠时，会产生虚假边界。语义分割驱动的实例分割，聪明和每个像素分类结果开始，试图把同类别的像切割到每个实例，这些方法是分段优先的策略，Mask-RCNN是基于实例优先的策略。这两种方法可以进行结合
Mask的输出需要提取更精细的空间布局。Mask-R-CNN的关键元素：像素到像素的对齐（Fast/Faster-R-CNN除妖缺失部分）。一千的方法是费雷取决于mask预测，Mask-RCNN采用了和fast-RCNN一样的方式，使他们平行发生。

Mask-RCNN损失函数分成3部分：

Lcls和Lbox与fast-RCNN中定义的一样，Lmask使mask分支上的损失函数，输出大小为Kmm，其编码分辨率为mm的K个二进制mask，即K个类别每个对应一个二进制mask，对每个像素使用sigmoid 函数，Lmask是平均二进制交叉熵损失。RoI的groundtruth类别为k，Lmask只定义在第k个Mask上，其余的mask属于对它没有影响（也就是说在训练的时候，虽然每个点都会有K个二进制mask，但是只有一个k类mask对损失有贡献，这个k值是分类branch预测出来的）。
Mask-RCNN没有类间竞争，因为其他类别不贡献损失。mask分支对每个类别都有预测，依靠分类层选择输出mask（此时大小应该是mm，之预测了一个类别出来，只需要输出该类别对应的mask即可），使用FCN的一般方法是对每个像素使用softmax以及多项交叉熵损失，会出现类间竞争。二值交叉熵会使得每一类的 mask 不相互竞争，而不是和其他类别的 mask 比较 。
类间竞争的问题再次解释一下：softmax会产生FCIS的 ROI inside map与ROI outside map的竞争
mask表示：全连接层(fc)不能保存空间结构，但是全卷积网络(FCN)可以（可能是padding），类别标签以及box偏移量经过fc，不可避免重叠成为短输出向量，mask经过FCN可以实现像素到像素的对应，但是这个操作需要RoI特征（小特征向量）很好的对齐，保留每个像素的空间对应。

区域不匹配问题转自知乎的应该作者，链接在文章上面，解释的很清楚。

RoIPool：提取小特征图的标准操作，本质其实是量化，先把RoI的浮点输出量化称特征图的力度，然后继续按照自身定义的空间bin把量化后的RoI继续细分，最后每个bin聚龙输出（通常最大池化实现）。但是这种量化操作会造称像素错位。对预测像素精度的mask会造成给很大影响。

RoIAlign（对齐）：改进了RoIPool苛刻池化的方式，将特征与输入对齐。就是避免了RoI边界或者bin的量化

将特征图划分成网格，（在faster-RCNN中，输入图像大小固定，因此特征图大小固定，因此网格数和大小每次都是一样的，只是每个RoI可能大小不一样），在每个RoI的bin中，有4个周期采样的位置，利用附近的网格点的值计算采样点的值，季孙方法：双线性插值。最后汇总结果（最大值或者平均值，可以池化进行，文中使用双线性插值到1414，再pooling到77）。没有任何池化操作，因此，采样点的位置和个数影响不大（不敏感）。

网络结构：1.提取特征的网络主干结构。2.边界框识别（包括分类和回归）的网络头。3.mask预测独立作用每个RoI。

操作的一些技巧：Lmask实在正RoI上定义。mask的目标就是RoI和相关的真实mask的交集。测试阶段先进行box预测枝，才进行mask。不是并行的三条线。

提升效果的一些方法：1.数据蒸馏。自训练的一种策略，在带标签的数据上进行训练，预测未标记的数据，然后谁用预测结果继续训练模型。2.模型的重要性，包括non-local（NL）模型。3.增强数据集。

写的不好的地方欢迎指正。