『计算机视觉』Mask-R-CNN

一、Mask-RCNN流程

Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，通过增加不同的分支，可以完成目标分类、目标检测、语义分割、实例分割、人体姿势识别等多种任务，灵活而强大。

Mask R-CNN进行目标检测与实例分割

Mask R-CNN进行人体姿态识别

其抽象架构如下：

首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片；

然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的feature map；

接着，对这个feature map中的每一点设定预定个的ROI，从而获得多个候选ROI；

接着，将这些候选的ROI送入RPN网络进行二值分类（前景或背景）和BB回归，过滤掉一部分候选的ROI（截止到目前，Mask和Faster完全相同，其实R-FCN之类的在这之前也没有什么不同）；

接着，对这些剩下的ROI进行ROIAlign操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后将feature map和固定的feature对应起来）（ROIAlign为本文创新点1，比ROIPooling有长足进步）；

最后，对这些ROI进行分类（N类别分类）、BB回归和MASK生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）（引入FCN生成Mask为本文创新点2，使得本文结构可以进行分割型任务）。

【注】有关MASK部分，还有一处容易忽视的创新点3：损失函数的计算，作者放弃了更广泛的softmax，转而使用了sigmoid，避免了同类竞争，更多的经历放在优化mask像素上，这一点我们下一小节会提到。

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二、Mask-RCNN结构

ROIPooling的问题

RoiPool过程

假定我们输入的是一张800x800的图像，在图像中有两个目标（猫和狗），狗的BB大小为665x665，经过VGG16网络后，获得的feature map 会比原图缩小一定的比例，这和Pooling层的个数和大小有关：

在该VGG16中，我们使用了5个池化操作，每个池化操作都是2Pooling，因此我们最终获得feature map的大小为800/32 x 800/32 = 25x25（是整数），但是将狗的BB对应到feature map上面，我们得到的结果是665/32 x 665/32 = 20.78 x 20.78，结果是浮点数，含有小数，取整变为20 x 20，在这里引入了第一次的量化误差；

然后我们需要将20 x 20的ROI映射成7 x 7的ROI feature，其结果是 20 /7 x 20/7 = 2.86 x 2.86，同样是浮点数，含有小数点，同样的取整，在这里引入了第二次量化误差。

这里引入的误差会导致图像中的像素和特征中的像素的偏差，即将feature空间的ROI对应到原图上面会出现很大的偏差。原因如下：比如用我们第二次引入的误差来分析，本来是2,86，我们将其量化为2，这期间引入了0.86的feature空间误差，我们的feature空间和图像空间是有比例关系的，在这里是1:32，那么对应到原图上面的差距就是0.86 x 32 = 27.52（这仅仅考虑了第二次的量化误差）。

ROIAlign

ROIAlign过程

为了得到为了得到固定大小（7X7）的feature map，ROIAlign技术并没有使用量化操作，取而代之的使用了双线性插值，它充分的利用了原图中虚拟点（比如20.56这个浮点数，像素位置都是整数值，没有浮点值）四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，即可以将20.56这个虚拟的位置点对应的像素值估计出来。

蓝色的虚线框表示卷积后获得的feature map，黑色实线框表示ROI feature，最后需要输出的大小是2x2，那么我们就利用双线性插值来估计这些蓝点（虚拟坐标点，又称双线性插值的网格点）处所对应的像素值，最后得到相应的输出。

然后在每一个橘红色的区域里面进行max pooling或者average pooling操作，获得最终2x2的输出结果。我们的整个过程中没有用到量化操作，没有引入误差，即原图中的像素和feature map中的像素是完全对齐的，没有偏差，这不仅会提高检测的精度，同时也会有利于实例分割。

ROI处理架构

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为了证明我们方法的通用性，我们构造了多种不同结构的Mask R-CNN。详细的说，我们使用不同的：

（i）用于整个图像上的特征提取的卷积主干架构；

（ii）用于边框识别（分类和回归）和掩模预测的上层网络，分别应用于每个RoI。

我们使用术语“网络深层特征”来命名下层架构。我们评估了深度为50或101层的ResNet [14]和ResNeXt [34] 网络。使用ResNet [14]的Faster R-CNN从第四级的最终卷积层提取特征，我们称之为C4。例如，使用ResNet-50的主干架构由ResNet-50-C4表示。这是[14,7,16,30]中常用的选择。

我们也探索了由Li[21]等人最近提出的另一种更有效主干架构，称为特征金字塔网络（FPN）。FPN使用具有横向连接（lateral connections ）的自顶向下架构，从单一规模的输入构建网络功能金字塔。使用FPN的Faster R-CNN根据其尺度提取不同级别的金字塔的RoI特征，不过其他部分和平常的ResNet类似。使用ResNet-FPN主干架构的Mask R-CNN进行特征提取，可以在精度和速度方面获得极大的提升。有关FPN的更多细节，读者可以参考[21]。

对于上层网络，我们基本遵循了以前论文中提出的架构，我们添加了一个全卷积的掩模预测分支。具体来说，我们扩展了ResNet [14]和FPN[21]中提出的Faster R-CNN的上层网络。详情见下图（图3）所示：（上层架构：我们扩展了两种现有的Faster R-CNN上层架构[14,21]，并分别添加了一个掩模分支。左/右面板分别显示了ResNet C4和FPN主干的上层架构。图中数字表示通道数和分辨率，箭头表示卷积、反卷积和全连接层（可以通过上下文推断，卷积减小维度，反卷积增加维度。）所有的卷积都是3×3的，除了输出层是1×1。反卷积是2×2，其步进为2，我们在隐藏层中使用ReLU[24]。在左图中，“res5”表示ResNet的第五级，简单起见，我们修改了第一个卷积操作，使用7×7，步长为1的RoI代替14×14，步长为2的RoI[14]。右图中的“×4 ”表示堆叠的4个连续的卷积。）ResNet-C4主干的上层网络包括ResNet的第5阶段（即9层的’res5’[14]），这是计算密集型的。但对于FPN，其主干已经包含了res5，因此可以使上层网络包含更少的卷积核而变的更加高效。

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重点在于：作者把各种网络作为backbone进行对比，发现使用ResNet-FPN作为特征提取的backbone具有更高的精度和更快的运行速度，所以实际工作时大都采用右图的完全并行的mask/分类回归

mask分支针对每个RoI产生一个K*m*m的输出，即K个分辨率为m*m的二值的掩膜，K为分类物体的种类数目。依据预测类别分支预测的输出，我们仅将第i个类别的输出登记，用于计算

Mask R-CNN采用了和Faster R-CNN相同的两步走策略，即先使用RPN提取候选区域，关于RPN的详细介绍，可以参考Faster R-CNN一文。不同于Faster R-CNN中使用分类和回归的多任务回归，Mask R-CNN在其基础上并行添加了一个用于语义分割的Mask损失函数，所以Mask R-CNN的损失函数可以表示为下式。

上式中， 表示bounding box的分类损失值， 表示bounding box的回归损失值， 表示mask部分的损失值。

对于预测的二值掩膜输出，我们对每个像素点应用sigmoid函数，整体损失定义为平均二值交叉损失熵。引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的掩膜，避免类间竞争。这样做解耦了掩膜和种类预测。不像FCN的做法，在每个像素点上应用softmax函数，整体采用的多任务交叉熵，这样会导致类间竞争，最终导致分割效果差。

训练参数