好久没写论文解读了。整个6月到7月中旬都在琢磨tensorflow C++的API和生成dll。今天为大家带来一篇实时性的实例分割论文，入选ICCV2019，我认为是一篇相当有水平的工作。在能保证实时性的情况下，某些指标和针对某一种情况，效果居然比二阶段的分割方法还要好，速度是二阶段网络的几十倍吧。如果采用模型剪枝和量化，说不定工业上就能运行实例分割了。
updated on 2019.12.26
yolact已经出了yolact++
项目地址和yolact一致。同一作者。
idea
作者巧妙的将实例分割分为两个子任务：
- 为每一个anchor生成一系列的蓝本mask（prototype mask）
- 为每一个anchor预测一系列的mask系数（coefficients），这些系数的长度和上一步一系列蓝本mask的长度一致。就是说，每一个mask对应了一个值（coefficient）。
然后把系数和mask线性组合。就是一个mask和对应的系数相乘，然后所有的mask和系数的乘积求和。形式可以用下面的公式描述。
finalmask=∑inmaski×coefficientifinal mask = \sum_i^n mask_i \times coefficient_ifinalmask=i∑n?maski?×coefficienti?
和一般做实例分割的方法不一样吗，二阶段的实例分割一般遵循，先找到框，再分割的思路。作者提出的方法，两个子任务是并行的。子任务之间没有联系，并行处理。整个网络是单阶段的。棒!
Method
作者认为，mask具有空间连续性，即相邻的像素很可能被认为是一个类的。单阶段的目标检测算法都是依赖全连接层，（作者估计把1x1的卷积也当做全连接层了）那么就会出现一个问题，FC层的输出是没有空间的连续性的。MaskRcnn等一干算法，通过RePooling（Align，pooling）操作来重新获得空间连续性。但是这样就注定没法得到实时的效果了。作者将实例分割分解为两个子任务，全部都是基于卷积网络，自然不会遇到空间不连续的问题。
既然有两个子任务，并且前面提到了，两个子任务是并行的，所以整个网络就会有两个大的分支。
- 其中一个分支，沿着FPN的P3输出到ProtoNet，预测蓝本mask
- 另一个分支，将FPN的修正，即C5经过两个3x3的stride为2的卷积，作为P7和P6，C5和P5联系。从P7，P6,P5,P4,P3都去预测bbox和score。经过PredictionHead，和NMS输出。
protoNet
这个子网络，预测k个mask，过程就和语义分割完全一致。
就是一个上采样的过程。卷积层全是3x3的，上采样的过程是先Upsample，然后接conv层。和语义分割不同的是，这个网络不直接参与计算损失函数。
mask 的 系数（coefficients）
ProtoNet预测了K个mask，每一个maks都对应一个系数，就是在prediction head分支预测出来。
需要注意的是，这个分支同样需要计算坐标值的回归值（4个），类别概率（c个），mask的系数（k个）。就是说，一个anchor对应4+c+个输出。k个系数要接tanh激活函数。
两个分支的聚合（assembly）
predictionHead分支的过程：
- 每一个anchor对应c+k+4和值，按照score过滤一个anchor，接着NMS继续过滤一些anchor，这些活下来的anchor（论文用surviving）作为系数分支最终的输出。
两个分支的聚合就是简单地线性组合。这一点就是在idea那里提到了，mask*系数 再求和。然后再用sigmoid把值映射到0-1.
P是 h×w×kh\times w\times kh×w×k，C是n×kn\times kn×k，那么M就是h×w×nh \times w \times nh×w×n，n是预测目标个数，就是活下来的anchor数目。k是mask的数目。我们可以发现，即便是不同的目标(n的index不用)，他们使用的mask是一样的。导致分割结果的不同，是因为不同的anchor的k个系数不一样，而通过用系数的线性组合，居然可以得到不同实例的分割图。赞！
作者也说了，本来也有更加复杂的融合方法，但他们就简单地使用了线性组合。
损失函数
bboxes分支和
score分支就用ssd提出的办法，mask分支就用BCE。
cropping mask
由于实例分割的特殊性，一张图有很多目标，如果把这些目标都在原图的大小计算损失函数，大的目标损失函数值之和较大，而小的目标损失函数值之和，因为像素数量不一样嘛，所以再求平均之后（除以像素总数），小目标的梯度相对于大目标就很小了，导致网络可能不重视小目标的分割。为了避免这个问题，作者的办法是：
- 在训练的时候，得到原图大小的mask，按照ground truth，把各个目标mask都crop出来，计算损失函数，再除以各自crop出来的区域像素总数。
- 在预测的时候，根据bboxes分支的目标预测框，把mask crop出来，再去和系数做线性组合，然后经过sigmiod和阈值分割。然和按照位置把得到的mask还原回原图位置上。
Mask分支预测的Prototype 起到了什么作用
作者展示了6个Prototype mask，（k=6），作者发现，每一个mask都有目标的某一部分（partition）很敏感。比如第4个mask，对左下角的目标很敏感；第3个mask对目标的边沿很敏感。通过线性组合，恰好组合形成实例目标的分割结果。
更多的details
不介绍了。不能像以前看论文那么细了，导师催得紧。目前注重方法。不过源码还是要看的。
这部分本该涉及：
- backbone 经过修改的ResNet101 + FPN结构，anchor也有修改
- Fast NMS
- 加入语义分割loss辅助监督
- 一些缺点，比如mask的泄露（mask不在目标身上），
实验效果
这里推荐一篇博客写的不错。比我详细