Mask R-CNN论文笔记

1 简介

来源论文《MaskR-CNN》。
Mask R-CNN 可以进行物体实例的分割。在识别一张图片中各物体实例的同时，对每个实例产生高质量的分割蒙版（mask）。

R-CNN （region-based CNN）发展到Faster R-CNN，现在又到了Mask R-CNN。Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上增加了一个分支，用来进行RoI（region of interest）上的分割蒙版的预测。也增加了5fps（帧/秒）的消耗。

如下图那些带颜色的蒙版。
Mask R-CNN论文笔记

Mask R-CNN并行的预测分类标签和蒙版。

2 Mask R-CNN

Faster R-CNN对于每个候选物体有两个输出，分别是分类标签和bounding-box offset。Mask R-CNN增加了第3个输出，物体蒙版。

Faster R-CNN 包括两个步骤。第一步是RPN（region proposal network），用来产生候选的物体bound ing boxes。第二步，使用ROIPool 从每个候选的 bound ing box中提取特征，进行分类和bounding box 回归。

Mask R-CNN也是两步，第一步也是RPN，与上面相同。第二步，并行预测分类和box offset，同时对每个ROI输出一个二进制蒙版（mask）。

所以损失函数有三部分，L=L_分类+L_box+L_mask。L_分类+L_box同以前。Mask 分支对于每个ROI有一个 Kmm维输出，意味着K个m*m的二进制mask，每一个对应着K种分类中的一个。应用一个per-pixel sigmoid函数，定义L_mask为平均binary cross-entropy loss。L_mask是像素对像素（pixel）的行为。

Mask分支对于每个ROI预测K个masks，但我们仅使用第k个mask，其中k是通过分类预测分支预测的分类。