实例分割之 Mask R-CNN

本文主要是介绍实例分割之 Mask R-CNN，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

论文地址：Mask R-CNN

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Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上进行了改进。Faster R-CNN主要是用来进行目标识别的，为了能够进行实例分割，Mask R-CNN在Faster R-CNN的基础上加了一个分支，这个分支主要是由一个small FCN（全卷积网络）构成。这个FCN就是用来输出一个Mask，这也就是所谓的Mask R-CNN了。这个Mask 就是为了更准确的对实例的轮廓进行定位，以便进行准确的分割。FCN若要准确的预测实例的轮廓位置，对每个像素进行准确分类，对输入输出特征对齐要求非常高，即输入输出的空间尺度对齐。而Fast R-CNN中的RoIPooling的两步量化操作导致了严重的空间尺度失准，为了克服RoIPooling层的量化操作，Mask R-CNN提出了改进的RoIPooling层，称之为RoIAlign层。RoIAlign层在进行输出固定feature maps的过程中，没有量化过程。总结如下：

1. Mask R-CNN在Faster R-CNN的框架下加入了一个FCN分支，用来输出Mask；

2. Mask R-CNN对Fast R-CNN提出的RoIPooling层进行了改进，提出了RoIAlign层。

下面来看一下Mask R-CNN的总体框图，如下图图1所示：

                                                               图1 Mask R-CNN网络架构

从上图图1的Mask R-CNN的网络架构可以看出，整个架构是基于Faster R-CNN的。首先是读入一张图像，进入backbone architecture（论文中采用ResNet和ResNet-FPN），输出feature maps，接下来的两个分支的处理操作与Faster R-CNN完全一致，接下来的区别就在RoIPooling层与RoIAlign层的区别。下面具体看一下RoIPooling层与RoIAlign层的操作有什么不同，如下图图2所示：

                                                                      图2 RoIPooling层与RoIAlign层输出对比

首先说一下RoIAlign层，论文中描述RoIAlign层是一个quantization-free layer。那么与之相对的RoIPooling层执行了哪些量化操作呢？由Fast R-CNN可知，RoIPooling总共执行了两步量化操作：

第一步：将原图像坐标系输出的region proposals的四元组坐标映射到feature maps上是会根据Pooling层（比如VGG16的con4_x输出的feature maps经历了4个max pooling层）的操作，feature maps的spatial size进行了缩放，比如VGG16用RoIPooling替换掉最后一个max pooling，其输出的feature maps的spatial size相对原图像缩小了16倍，所以将原图像坐标系对应的四元组坐标值均要除以16，此时对于不能整除的结果进行第一步量化，为，表示rounding操作。

第二步：在对region proposal进行划分网格的时候，也会遇到不能整除的情况，如上图图2中左上角的图，就因为不能整除，在进行量化的时候，导致无法对region proposal进行均匀划分网格，这回导致输入与输出特征的严重失准。

下面来看一下RoIAlign层是怎么做的。RoIAlign严格避免了上述的两步量化操作，以至于region proposal与划分的网格不能正好包含完整的像素，如上图图2中的第2列所示。RoIAlign是通过双线性插值的方法来得到每个网格的像素值的。如下图图3所示：

并且在上述插值的过程中，实验效果表明，只要这个过程没有量化操作，对于每个网格插值的位置与抽样点数均不敏感，所以在编程实现的时候一般对每个网格只插值一个抽样点。

下面说一下由FCN得到Mask的过程。起初FCN是用于语义分割被提出来的，这里的FCN是用于对每一个由RPN输出的region proposal进行语义分割的，首先由FCN输出81个通道的feature maps（Mask R-CNN在MS COCO上做的实验，MS COCO总共有80类+BG为81类），而选择哪个通道的feature map呢？是这样的，由Classification Head，根据Softmax输出的类别概率分布，选择概率最大值对应的类别标签作为最终的预测类别，然后根据这个预测类别，选出对应的channel。也就是说，如果Classification Head预测的类别为7，则选出FCN输出的第7个通道的feature map，其它通道的feature maps直接被忽略了，在计算FCN Mask的目标函数的时候，他们也不参与。下面看一下的计算：

那么怎样得到最终的输出Mask呢？是这样的，首先Mask经过sigmoid函数，将输出映射到[0, 1]之间的概率值，然后将输出的mxm 的spatial size resize to the RoI size，再采用阈值法，论文中的阈值设为0.5，进行二值化。那么输出的这个Mask在进行实例分割的时候扮演什么样的角色呢？主要是用来大致定位出目标实例的基本轮廓，有利于进一步准确进行实例分割。

Mask R-CNN论文中做的相关实验非常丰富，这里就不讲了，关键在于理解RoIAlign层和添加的FCN分支，在以后会详细讲解Mask R-CNN的代码实现。

这篇关于实例分割之 Mask R-CNN的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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