Mask RCNN 论文阅读

mask rcnn 是对Faster R-CNN的功能上的提升，速度上仍然在200ms（5fps）。

Faster R-CNN回顾

Faster R-CNN由两个阶段组成。 第一阶段为RPN网络，提出候选对象bounding boxes。第二阶段，本质上是Fast R-CNN，从每个候选框中提取使用RoIPool的特征，并执行分类和边界框回归。

Mask R-CNN特点

Mask R-CNN在概念上很简单，与Faster R-CNN前相同只是又多加了一个输出：Faster R-CNN每个候选对象有两个输出，类标签（label）和边框偏移（bounding-box offset）; 为提高精度，又添加了输出对象mask（二进制掩码）的第三个分支。但附加的Mask输出与类和框输出不同，需要提取对象的更精细的空间布局。同时，分类也取决于掩模预测。

损失上，在训练期间，将每个抽样RoI的多任务丢失定义为 L=Lcls+Lbox+Lmask 。 分类损失 Lcls 和bounding-box损失 Lbox 与Fast R-CNN中定义的相同。mask分支对于每个RoI具有 Km2 维输出，即K个分辨率 m×m 的二进制掩模编码，每个对应K中某个类别。 为此，对每个每像素使用sigmoid，并将 Lmask 定义为平均二进制交叉熵损失（the average binary cross-entropy loss）。对于与ground-truth类k相关联的RoI， Lmask 仅在第k个掩码上定义（其他掩码输出不会造成损失）。

与FCN

我们对 Lmask 的定义允许网络为每个类生成掩码，而不会在类之间有竞争；我们依靠专用分类分支预测用于选择输出掩码的类标签。这将隔离mask和类预测输出。 这与将FCN应用于通常使用每像素softmax和多项交叉熵损失的语义分割的常见做法不同。 在这种情况下，类上的mask存在竞争；在我们这种情况下，使用每像素的sigmoid和二进制损失，不会存在mask间的竞争。 通过实验显示，这种方案是良好的实例分割结果的关键。

Mask的表示

一个mask对输入对象的空间布局进行编码，如图1。 因此，无需像全链接一样reshape，可以通过卷基层进行运算输出。具体来说，我们使用FCN预测每个RoI的m×m掩码。 这允许掩模分支中的每个层保持显式的m×m对象空间布局，而不会将其折叠成缺少空间维度的向量（fc）表示。完全卷积表示需要更少的参数，并且如实验所证明的更准确。 这种像素到像素的行为需要我们的RoI特征，它们本身是小的特征图，以便良好地对齐以保留显式的每像素空间对应（应该是得到的mask与物体的像素对其）。 这促使我们开发出在掩模预测中发挥关键作用的以下RoIAlign层。

RoIAlign

RoIAlign层是对RoIPool的改进，用于可以消除RoIPool的严格量化。其实提出的改变很简单：为了避免了RoI边界或块的任何量化（即我们使用x / 16而不是[x / 16]）。我们使用双线性插值来计算每个RoI中四个定期采样位置的输入特征的精确值，并将结果聚合（使用最大值或平均值）。如展示的那样，RoIAlign带来了很大的改进。
其实这一部分就是对feature map的插值计算。

网络结构

效果最好的结构是ResNeXt + FPN。这两部分也有其各自的作用：

1. 用于整个图像上的特征提取的卷积网络结构
2. 分别应用于每个RoI的边界盒识别（分类和回归）和掩模预测的网络头。

是下图右边的结构：

总结

这是把图像分割运用到了检测里来，算是检测功能的进一步增强。之前我就觉得这两者之间其实还是比较类似的，更进一步从检测做到分割也是理所当然。
其实最大的创新应该是分割中使用了非竞争的sigmoid代替了softmax，但具体各部分哪一点是最关键的，最提升性能的，只凭想也不能确认。以上是初步的阅读，可能有一些错误，希望与大家多交流。

S. Xie, R. Girshick, P. Doll´ar, Z. Tu, and K. He. Aggregated residual transformations for deep neural networks. arXiv:1611.05431, 2016.
T.-Y. Lin, P. Doll´ar, R. Girshick, K. He, B. Hariharan, and S. Belongie. Feature pyramid networks for object detection. arXiv:1612.03144, 2016.