[深入浅出] Mask RCNN笔记

mask rcnn简介

mask rcnn是何凯明基于以往的faster rcnn架构提出的新的卷积网络，一举完成了object instance segmentation. 该方法在有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。 文章的主要思路就是把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。同时，这个网络结构比较容易实现和训练，速度5fps也算比较快点，可以很方便的应用到其他的领域，像目标检测，分割，和人物关键点检测等。并且比着现有的算法效果都要好，在后面的实验结果部分有展示出来。

场景理解

 

 

Mask R-CNN: overview

 

从上面可以知道，mask rcnn主要的贡献在于如下： 
1. 强化的基础网络 
通过 ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络，达到 state-of-the-art 的效果。 
2. ROIAlign解决Misalignment 的问题 
3. Loss Function

 

细节描述

1. resnet +FPN

作者替换了在faster rcnn中使用的vgg网络，转而使用特征表达能力更强的残差网络。

另外为了挖掘多尺度信息，作者还使用了FPN网络。

2. ROIAlign

说到这里，自然要与roi pooling对比。 
我们先看看roi pooling的原理，这里我们可以看https://github.com/deepsense-ai/roi-pooling 的动图，一目了然。

对于roi pooling，经历了两个量化的过程： 
第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。方法是[x/16]，这里x是原始roi的坐标值，而方框代表四舍五入。 
第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。

这两种情况都会导致证输入和输出之间像素级别上的一一对应（pixel-to-pixel alignment between network input and output）。

因此作者设计了ROI Align layer。

作者的ROI Align layer想法很简单，就是去掉ROI Pooling过程中所有的量化过程，包括从原图proposal到最后一层feature map映射，以及把feature map划分成m*m的bin过程中的量化。

我们使用何凯明在iccv2017的ppt来说明。可以在百度云盘下载。链接: https://pan.baidu.com/s/1jHRubfK 密码: jh5c

如上，roi映射到feature map后，不再进行四舍五入。然后将候选区域分割成k x k个单元， 在每个单元中计算固定四个坐标位置，用双线性内插的方法计算出这四个位置的值，然后进行最大池化操作。

这里对上述步骤的第三点作一些说明：这个固定位置是指在每一个矩形单元（bin）中按照比例确定的相对位置。比如，如果采样点数是1，那么就是这个单元的中心点。如果采样点数是4，那么就是把这个单元平均分割成四个小方块以后它们分别的中心点。显然这些采样点的坐标通常是浮点数，所以需要使用插值的方法得到它的像素值。在相关实验中，作者发现将采样点设为4会获得最佳性能，甚至直接设为1在性能上也相差无几。事实上，ROI Align 在遍历取样点的数量上没有ROIPooling那么多，但却可以获得更好的性能，这主要归功于解决了misalignment的问题。值得一提的是，在做实验的时候发现，ROI Align在VOC2007数据集上的提升效果并不如在COCO上明显。经过分析为造成这种区别的原因是COCO上小目标的数量更多，而小目标对misalignment问题的影响更为明显（比如，同样是0.5个像素点的偏差，对于较大的目标而言显得微不足道，但是对于小目标，误差的影响就要高很多）

下面摘取上面百度云盘里的一个ppt的插图，更加细致地描述roialign。 

 
 
 
 

 

 

也可以参考：http://blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490b

上面这篇文章还介绍了ROI Align的反向传播算法。 
roi pooling的求导可以参考：http://ow680yzep.bkt.clouddn.com/iccv15_tutorial_training_rbg.pdf

下图对比了三种方法的不同，其中roiwarp来自：J. Dai, K. He, and J. Sun. Instance-aware semantic segmentation via multi-task network cascades 

3. loss function

损失函数就是分类，回归加mask预测的损失之和。 
 
其中，对于mask分支和其他的分类分支一样，使用全卷积网络输出，输出了k类的mask。注意这里mask的输出使用了sigmoid函数。最后可以通过与阈值0.5作比较输出二值mask。这样避免了类间的竞争，将分类的任务交给专业的classification分支。

而Lmask对于每一个像素使用二值的sigmoid交叉熵损失。

参考theano的文档，二值的交叉熵定义如下： 这里的o就是sigmoid输出。 

4. 整个网络结构

 
这里实际上有两个网络结构，一个就是：Mask R-CNN: overview的那副图（或者如上左边）。使用resnet-c4作为前面的卷积网络，将rpn生成的roi映射到C4的输出，并进行roi pooling，最后进行分叉预测三个目标。

另一个网络就是这里的faster rcnn with fpn。 

上述图像同样来自何凯明的ICCV2017 ppt 
如上，使用fpn网络，每一个阶层连接一个三分支网络。考虑了多尺度信息，因此可以检测更加小的目标。 
至于是否像之前的FPN在各阶层共享三分支网络，不太清楚。

总结

mask rcnn的主要贡献其实就是roi align以及加了一个mask分支。 
目前开源代码有：

• https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn

  • https://github.com/CharlesShang/FastMaskRCNN

  • CAFFE :https://github.com/jasjeetIM/Mask-RCNN

期待官方的源码放出~~

参考文献

1. Mask R-CNN论文导读
2. 如何评价 Kaiming He 最新的 Mask R-CNN?
3. Mask-RCNN技术解析 [重点推荐]
4. ROI Align 原理解析和实现细节 [重点推荐]
5. 论文阅读-《Mask R-CNN》
6. Mask R-CNN - Notes
7. Notes: From Faster R-CNN to Mask R-CNN
8. Implementing Mask R-CNN[重点推荐]
9. Instance segmentation with Mask R-CNN