Mask R-CNN中的mask分支理解

这里介绍Mask R-CNN的mask分支，mask rcnn的idea很简单，就是在faster rcnn的基础上加个mask分支（另外把ROI pooling转化成ROIAlign），所以只要理解了mask分支，大概就能理解mask rcnn了。

1. 结构：

mask分支处理ROI得到固定尺寸的14*14*80的feature map，需要注意的是target不一定都是14*14的，阅读源码之后发现对target做了resize：

2. Loss

针对每个类别，做独热编码，做binary cross-entropy loss

3. Training

前面提到的送进mask分支的ROI其实是只有正样本的ROI才被送进去

4. Inference

Inference的时候并不是对target做resize，而是对mask 分支的output做resize