对图像分割里的mask详细解释

mask在不同任务中有不同的用法，分类的结果叫label。分割的结果叫mask。记录了分割结果真值，像素级别的分类标签。

图像分割里的情况

1，前背景分割这样一个二分类任务：mask就可以是(h,w,1)的二值图，1表示前景，0表示背景。
2，实例分割中：例如使用OpenCV库在python中实现，为每个对象分配颜色标签，可视化也叫mask。
3，在深度学习里，以mask-rcnn为例子：
**第一步：**假如一个输入含有s个对象，ROI区域对应到14×14大小的feature map 中。将14×14大小feature map通过反卷积变换为28×28×s【这样会更加精确，保留了空间信息】。【提取ROI区域的特征图以便于进入全连接进行分类与mask的预测】，先进行分类和bbox的回归，然后使用其结果进入FCN进行mask的生成。
**第二步：**取对应的 ROI 的正区域输入FCN，在每一个ROI内进行FCN操作。网络使用FCN预测的所有掩码。
FCN具体工作原理：FCN则是从抽象的特征中反卷积恢复出每个像素所属的类别。是对第一步的特征对齐的特征图，取每个像素在特征图中的类别可能性最大的像素值，作为这个像素最后的预测像素值，这样可以为每个像素预测一个类别（softmax分类），这样就得到了binary mask。这个mask是对特征图空间结构的编码，提取空间结构，二进制地表示出对象的空间布局。如下图：