Mask R-CNN

arXiv : https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf
github： https://github.com/matterport/Mask_RCNN
conf & anthor: ICCV17,Kaiming He et. al
intro: ROI Align, FCN

主要内容：
Mask R-CNN通过在Faster R-CNN的基础上，在RPN网络得到RoI之后，增加一个分支FCN网络，实现对BBox中的物体进行实体分割。

基本思路：
Faster R-CNN中通过RPN可以得到一些RoI，这些区域通过RoI pooling之后，再经过全连接网络计算目标的类别和坐标。在Mask R-CNN中，在RoI的基础上，新增一个全卷积分支网络，以实现目标的分割任务。
(1) ROI Align: Fast R-CNN中使用的ROI pooling操作，首先要确定region在最后的feature map上的位置，这一步需要将像素坐标转换到feature map坐标上，比如 $x/16$ 然后取整；然后需要将feature map上的区域划分为 $n*n$ （如 $7*7$ ）的格子，做pooling操作；这两步操作需要进行quantization（量化），会造成坐标精度的损失。因此，Mask R-CNN中提出了RoIAlign操作，避免了由于量化操作带来的坐标精度的损失。具体的做法如下图：在将像素坐标转换到feature map坐标这一步上，不进行取整，得到的是带小数位的feature map上的坐标，然后将该AlignBox划分为n*n的格子，每个格子中均匀采样四个点，每个点的值通过在feature map上进行双线性插值得到。最后在每个格子中通过平均或者最大池化得到输出。 在TensorFlow中，RoIAlign可以通过tf.image.crop_and_resize() 函数简化实现，简化的方面是将格子中心的插值结果最为输出，而不是取四个点再做池化。
Mask R-CNN

(2) 分支网络:Mask R-CNN中在ROIAlign之后增加了一条全卷积的分支网络，用于Mask的预测。文章中对以ResNet和FPN为主干网络分别设计了两种分支结构。以ResNet为例，如下图，经过deconv扩大feature map的尺寸，最后输出的mask的尺寸为 $14*14*80$ ，通道数目为80是为每一个类别预测了一个mask（coco数据集的类别数目为80）。

(3) 损失函数: Mask R-CNN中使用了类别+坐标+mask的多任务损失函数 $L_{loss}=L_{cls}+L_{coor}+L_{mask}$ ，其中类别和坐标损失与Fastre R-CNN中的一致。Mask R-CNN中最后输出的mask的尺寸为 $m*m*K$ （如 $14*14*80$ ），通道数K表示目标类别数目。计算 $L_{mask}$ 时只使用RoI的真实类别的那一个通道的损失，其他通道均不贡献损失，具体计算时使用的是空间位置上所有点的sigmiod变换后的二元交叉熵损失的均值。
$L_{mask}=\frac{1}{m^2}\sum_i^K(1^k)\sum_1^{m^2}[-ylog(sigmoid(x))-(1-y)log(1-sigmoid(x))]$
其中：

$1^k$ 表示当第 $k$ 个通道对应目标的真实类别时为1，否则为0 ；
$y$ 表示当前位置的mask的label值，为0或1；
$x$ 当前位置的输出值， $sigmoid(x)$ 表示输出x经过sigmoid函数变换后的结果；

Mask R-CNN

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