[Extensive Reading]目标检测(object detection)系列（十五） Mask R-CNN：检测与分割结合

深藏阁楼爱情的钟 2022-10-05 11:53 148阅读 0赞

## 简介 ##

[Mask R-CNN][] 是在2017年提出，是FAIR团队的Kaiming大神和RBG大神的强强联手之作。paper的名字非常简洁，就叫Mask R-CNN，R-CNN系列确实可以独树一帜。  
Mask R-CNN无论是在方法创新上还是工程实现上，都非常具有影响力，首先是ICCV2017的best paper，其次FAIR团队的maskrcnn-benchmark项目也被很多人使用和改进，并作为其它工作的codebase model，现在，一方面由于maskrcnn-benchmark不再更新，以及detectron2和mm-detection的出现，maskrcnn-benchmark的被使用程度才逐渐下滑。

## Mask R-CNN原理 ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

Mask R-CNN是以Faster R-CNN为基础的工作，它的目标检测部分的结构与Faster R-CNN完全相同，细节上在于ROI Heads中的特征图resize操作，Mask R-CNN换成了RoIAlign，而不是使用Faster R-CNN的RoI Pooling 。  
根据Faster R-CNN的结构，RPN进行区域建议输出后，会在最后一层的feature map上crop出不同shape的子特征图，如果想要接入下一层参数（det分支与mask分支），并输出为统一的维度的话，就必须将其reshape到一个固定的size（fixed size feature map）。  
根据上图所示，这个改变后的reshape方法，也同样作用到了目标检测的class和box上。

### Mask分支 ###

此外，就是最重要的Mask分支，掩码分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码。其生成的掩码是低分辨率的：28x28 像素。但它们是由浮点数表示的软掩码，相对于二进制掩码有更多的细节。掩码的小尺寸属性有助于保持掩码分支网络的轻量性。在训练过程中，Mask R-CNN将真实的掩码缩小为 28x28 来计算损失函数，在推断过程中，我们将预测的掩码放大为 ROI 边框的尺寸以给出最终的掩码结果，每个目标有一个掩码。  
Mask R-CNN主要以Faster R-CNN为基础，paper给出的结构图也非常简单，下图可以比较详细的看到Mask R-CNN的每部分构成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]

### RoIAlign ###

Mask R-CNN之所以需要RoIAlign，本质上是由于RoI Pooling的不匹配问题（misalignment），在RoI Pooling中，RPN在roi head前的feature map上映射了一块区域，RoI Pooling首先需要把这个值取证，以扣取出与像素对齐的feature map，但是一般检测网络的backbone都会下采样最大到32倍，经过32倍步长的放大，这个不对称对应回原图时误差也会变大。  
其次，RoI Pooling会根据fixed size对扣取的feature map进行切块，每个block内进行max pooling，这个时候，就会又一次面临取证问题，这造成了第二次不匹配。  
RoI Pooling之所以这么做，主要是由SPP演化而来，RoI Pooling保证了fixed size的同时解决了梯度回传问题，同时对于目标检测没有很大的影响，所以在Faster R-CNN使用。  
但是Mask R-CNN的分割需要达到像素级，RoI Pooling的两次不匹配导致候选框已经和最开始RPN选择出来的位置有一定的偏差，在这个有偏差的特征图进行分割，势必会影响准确度。  
为了解决这个问题，Mask R-CNN引入了RoIAlign。RoIAlign虽然也使用了max pooling操作，但是是应用双线性内插值法解决取证后的不匹配问题，具体为，不再量化取整的选择一个特征图，而是在RPN的输出结果上（浮点数）直接进行分块操作，并在分块后的每一个块内进行max pooling操作。  
在每个块内，Mask R-CNN选择再次划分为bin，这个操作很像hog，bin的数量为4时，实验效果是最好的，再一次浮点计算后，就能得到每个bin的浮点数坐标，这个浮点数最终会应用双线性内插值进行计算得到。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

### 损失函数 ###

需要注意的是，Mask R-CNN是一个实例分割级别的方法，而不是语义分割，但是由于检测部分的类别输出，Mask R-CNN的分割分支其实不需要关注实例问题，而且可以不关注类别问题，而是直接将instance的问题交RPN和目标检测的reg分支，将类别问题交给目标检测class分支。  
具体为，Mask R-CNN将不同类别的mask映射到channel维度上，对于每一个RoIAlign后的特征都输出channel为80的特征图，并在每个通道上的每个像素点用sigmod函数进行求相对熵，得到平均相对熵误差Lmask。对于每一个ROI，如果检测得到ROI属于哪一个分类，就只使用哪一个分支的相对熵误差作为误差值进行计算。（举例说明：分类有3类（猫，狗，人），检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。）这样的定义使得我们的网络不需要去区分每一个像素属于哪一类，只需要去区别在这个类当中的不同分别小类。最后可以通过与阈值0.5作比较输出二值mask。

[Mask R-CNN]: https://arxiv.org/pdf/1703.06870v3.pdf
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221005/f11b02b5bf694f989b79cf36fcca6818.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: /images/20221005/1020f39b7dcd4236993317c08e6948c8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2NoYWlwcDA2MDc_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]: /images/20221005/0aaf74c1a3f7496f8ba0a11033cd5fca.png