CVPR19-(HTC)用于实例分割的混合任务级联架构《Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation》
文章目录
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- 初识
- 相知
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- 主要方法
- 部分实验
- HTC比赛trick及扩展
- 回顾
初识
级联Cascade是一种强有力的架构，在许多任务上增加了模型性能，比如Cascade RCNN，但是怎么将它融入在实例分割领域，目前还没有很好的方案。如果简单地将Cascade RCNN和Mask RCNN融合带来的mask AP增益有限，只有1.8%，而bbox AP有3.5%。
作者认为造成这种巨大差距的一个重要原因在于Cascade RCNN在不同阶段的mask分支之间的信息流(information flow)欠佳，在后期阶段，mask分支只能受益更精确的边界框，与信息流没有直接连接，如下图所示。
为了解决这个问题，本文针对实例分割提出了HTC(Hybrid Task Cascade)模型，其核心思想为：在每个阶段整合级联cascade和多任务multi-tasking来处理来改善信息流，并利用空间上下文saptial context进一步提高准确性。如下图所示，HTC在每个阶段，以多任务方式将bbox回归和mask预测组合在一起。 此外，为不同阶段的mask分支间构建直接联系：编码每个阶段的mask特征，并送到下一个阶段。
对于目标检测而言，上下文信息对于物体的定位和分类提供了非常重要的线索，因此HTC还额外采用了一个全卷积分支执行分割。此分支不仅对来自前景实例的上下文信息进行编码，还对来自背景区域的信息进行编码，进一步提升边界框和实例掩码的预测精度。
最后，在结合更好的backbone和一些trick之后，作者依靠HTC获得2018年的COCO目标检测任务的冠军。
相知
主要方法
上图展示了如何由Cascade Mask R-CNN演变到HTC网络：a）原生的Mask R-CNN；b）抛弃平行结构，而是交替地进行bbox回归和mask预测；c）在mask分支之间构造联系【前一个阶段的mask特征将送入后一个阶段】增强信息流；d）添加额外的语义分割分支并将其与bbox和mask分支融合，捕获更多的上下文信息。接下来将更加详细地介绍每个模块的演进：
图a)：直接融合出来的Cascade Mask R-CNN可以直接由以下公式表示，每个阶段并行地进行box和mask预测，用前一阶段的box用作下一阶段的候选框。
其中， t t t表示第t个阶段， P P P表示池化操作(RoI Align或者ROI pooling)， x t b o x x^{box}_t xtbox表示第t个阶段经过池化操作提取到的box分支特征， B t B_t Bt表示第t个阶段的bbox分支， r t r_t rt表示第t个阶段box分支的预测结果； x t m a s k x^{mask}_t xtmask表示第t个阶段经过池化操作提取到的mask分支特征， M t M_t Mt表示第t个阶段的mask分支， m t m_t mt表示第t阶段box分支的预测结果。
图b)：a）的缺点就在于box和mask两条分支都只接受前一阶段的box输出，在同一阶段内没有进行直接相互作用。因此引入交替结构，由下式表示，每个阶段先进行box预测，再根据box预测结果进行mask分割。
图c)：b）仍然没有在不同阶段的mask分支间引入信息流动。作者先分析了Cascade RCNN成功的一个重要因素，就是在于每个阶段的box分支的输入特征是由前一阶段的box输出和backbone输出共同决定的，根据这种设计理念，在mask分支间引入信息流，公式如下所示。
其中， m t − 1 − m^{-}_{t-1} mt−1−表示 M t − 1 M_{t-1} Mt−1的中层特征， F F F表示融合当前阶段和前一阶段输出的函数。
具体实现结构如下所示， m t − 1 − m^{-}_{t-1} mt−1−为前一阶段的mask分支 M t M_t Mt中4层convlayer后，deconv layer前的输出，将其经过一个1x1 conv后与 x t m a s k x^{mask}_t xtmask相结合【像素加法】，进行4层conv + deconv进行分割预测；同样，当前阶段的 m t − m^{-}_{t} mt−也要类似地继续用于下一阶段。
通过这种设计，相邻的mask分支产生了直接的相互作用，不同阶段的mask特征不再孤立，都会受到loss监督回传。
图d）：级联训练强相关的任务能够提升特征表达，并且给最终的任务带来收益。因此，作者额外采用了一条全卷积分支进行语义分割。利用语义分割分支的特征可以作为box和mask分支中的强互补特征，有助于进一步区分前背景。加了这条分支后，在box和mask分支中不仅只在backbone输出的特征上使用池化操作，还对语义分割分支的特征进行相同的池化操作，将其结合【像素加】作为box和mask分支的输入特征。公式如下所示：
S ( x ) S(x) S(x)表示语义分割分支特征
语义分割分支的具体结构实现如下，首先结合FPN中不同层级的特征，将其进行1x1 conv + 上采样/下采样到相同分辨率后进行结合【像素加】。然后经过4层卷积操作，然后使用一个简单的1x1 conv进行语义分割，同时使用一个1x1 conv作为上式提到的语义分割特征。
损失函数：HTC直接进行端到端训练，其中box分支为所有ROI进行目标分类和检测框回归，mask分支为每个正类ROI预测像素级掩码，语义分割分支预测整张图像的语义分割信息。整体损失如下所示：
其中 L b b o x t L^{t}_{bbox} Lbboxt表示第t个阶段的box分支损失，主要包括分类loss和回归loss，这一部分和cascade rcnn保持一致； L m a s k t L^{t}_{mask} Lmaskt表示第t个阶段的mask分支损失，主要为二元交叉熵损失；最后的 L s e g L_{seg} Lseg为语义分割分支损失，主要为交叉熵损失。α和β为平衡参数，其中α在实验中取值为[1,0.5,0.25]，β为1。
部分实验
更多实验和细节请参考原文
下图展示了HTC和当前SOTA方法的对比，可以看到HTC能够显著提升性能
下图展示了HTC不同模块带来的增益，其中交替预测提升了0.2，mask信息流和semantic信息融合分别提升了0.6个点。
HTC比赛trick及扩展
下表展示了作者如何在COCO比赛中逐步提升自身方案的准确率：
- 在ResNet最后一个stage中添加可变形卷积，整体mAP提升了0.6；
- 在backbone和head中换成syn bn，提升1.2；
- 采用多尺度训练，最短边从[400,1400]中采样，长边固定1600，提升了1.8；
- backbone换成SENet-154(最优单模性能)，提升1.8；
- 多尺度测试，使用5种尺度+水平翻转，集成结果(600, 900), (800, 1200), (1000, 1500), (1200, 1800), (1400, 2100)
- 进行多模型融合，SENet-154，ResNext101（64x4d + 32x8d），DPN-107，FishNet。提升1.6个点。
作者还对当时检测和分割的常用模块进行了性能报告，包括ASPP，PAFPN，GCN，PrRoIPool和softNMS
回顾
HTC是一篇针对实例分割提出来的基于Cascade RCNN改进的工作，原始的Cascade RCNN主要针对目标检测任务设计，因此对于mask AP的增益有限。HTC在三个方面上做了改进，一个是取消并行地预测box和mask，改为先检测出box再根据修正后的box去进行mask预测；其次是为不同阶段的mask分支构造信息流；最后是添加额外的语义分割分支，提供额外的互补特征。
并且本文还提供了一些提点的trick以及对比实验，可以给类似的比赛和工业应用提供思路。
不过，我在某个实例分割比赛中尝试过HTC模型，但其效果比Mask RCNN要差，目前还不清楚具体原因。不过时间和资源有限，没有怎么调参。