Paper Reading:Mask RCNN

Mask RCNN

论文：Mask R-CNN
发表时间：2018
发表作者：(Facebook AI Research)Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, Ross Girshick
论文链接：论文链接
论文代码：Facebook代码链接；Tensorflow版本代码链接； Keras and TensorFlow版本代码链接；MxNet版本代码链接

Mask R-CNN是一个实例分割（Instance segmentation）算法，可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。Mask RCNN以Faster RCNN原型，增加了一个分支用于分割任务。Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些，达到了5fps。
Mask R-CNN引入了RoI Align代替Faster RCNN中的RoI Pooling。因为RoI Pooling并不是按照像素一一对齐的（pixel-to-pixel alignment），也许这对bbox的影响不是很大，但对于mask的精度却有很大影响。使用RoI Align后mask的精度从10%显著提高到50%。引入语义分割分支，实现了mask和class预测的关系的解耦，mask分支只做语义分割，类型预测的任务交给另一个分支。这与原本的FCN网络是不同的，原始的FCN在预测mask时还用同时预测mask所属的种类。

结构

整个Mask R-CNN算法的思路很简单，就是在原始Faster-rcnn算法的基础上面增加了FCN来产生对应的MASK分支。即Faster-rcnn + FCN，更细致的是 RPN + ROIAlign + Fast-rcnn + FCN。

Mask R-CNN可以分解为如下的3个模块，Faster-rcnn、ROIAlign和FCN。分别对这3个模块进行讲解，这也是该算法的核心。

FCN

FCN算法是一个经典的语义分割算法，可以对图片中的目标进行准确的分割。其总体架构如图所示，它是一个端到端的网络，主要的模快包括卷积和去卷积，即先对图像进行卷积和池化，使其feature map的大小不断减小；然后进行反卷积操作，即进行插值操作，不断的增大其feature map，最后对每一个像素值进行分类。从而实现对输入图像的准确分割。

ROIAlign

OI Pooling和ROIAlign最大的区别是：前者使用了两次量化操作，而后者并没有采用量化操作，使用了线性插值算法，具体的解释如下所示。

如图9所示，为了得到固定大小（7X7）的feature map，我们需要做两次量化操作：1）图像坐标 — feature map坐标，2）feature map坐标 — ROI feature坐标。
我们来说一下具体的细节，如图我们输入的是一张800x800的图像，在图像中有两个目标（猫和狗），狗的BB大小为665x665，经过VGG16网络后，我们可以获得对应的feature map，如果我们对卷积层进行Padding操作，我们的图片经过卷积层后保持原来的大小，但是由于池化层的存在，我们最终获得feature map 会比原图缩小一定的比例，这和Pooling层的个数和大小有关。在该VGG16中，我们使用了5个池化操作，每个池化操作都是2Pooling，因此我们最终获得feature map的大小为800/32 x 800/32 = 25x25（是整数），但是将狗的BB对应到feature map上面，我们得到的结果是665/32 x 665/32 = 20.78 x 20.78，结果是浮点数，含有小数，但是我们的像素值可没有小数，那么作者就对其进行了量化操作（即取整操作），即其结果变为20 x 20，在这里引入了第一次的量化误差；然而我们的feature map中有不同大小的ROI，但是我们后面的网络却要求我们有固定的输入，因此，我们需要将不同大小的ROI转化为固定的ROI feature，在这里使用的是7x7的ROI feature，那么我们需要将20 x 20的ROI映射成7 x 7的ROI feature，其结果是 20 /7 x 20/7 = 2.86 x 2.86，同样是浮点数，含有小数点，我们采取同样的操作对其进行取整吧，在这里引入了第二次量化误差。其实，这里引入的误差会导致图像中的像素和特征中的像素的偏差，即将feature空间的ROI对应到原图上面会出现很大的偏差。原因如下：比如用我们第二次引入的误差来分析，本来是2,86，我们将其量化为2，这期间引入了0.86的误差，看起来是一个很小的误差呀，但是你要记得这是在feature空间，我们的feature空间和图像空间是有比例关系的，在这里是1:32，那么对应到原图上面的差距就是0.86 x 32 = 27.52。这个差距不小吧，这还是仅仅考虑了第二次的量化误差。这会大大影响整个检测算法的性能，因此是一个严重的问题。

如图所示，为了得到为了得到固定大小（7X7）的feature map，ROIAlign技术并没有使用量化操作，即我们不想引入量化误差，比如665 / 32 = 20.78，我们就用20.78，不用什么20来替代它，比如20.78 / 7 = 2.97，我们就用2.97，而不用2来代替它。这就是ROIAlign的初衷。那么我们如何处理这些浮点数呢，我们的解决思路是使用“双线性插值”算法。双线性插值是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了原图中虚拟点（比如20.56这个浮点数，像素位置都是整数值，没有浮点值）四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，即可以将20.56这个虚拟的位置点对应的像素值估计出来。
蓝色的虚线框表示卷积后获得的feature map，黑色实线框表示ROI feature，最后需要输出的大小是2x2，那么我们就利用双线性插值来估计这些蓝点（虚拟坐标点，又称双线性插值的网格点）处所对应的像素值，最后得到相应的输出。这些蓝点是2x2Cell中的随机采样的普通点，作者指出，这些采样点的个数和位置不会对性能产生很大的影响，你也可以用其它的方法获得。然后在每一个橘红色的区域里面进行max pooling或者average pooling操作，获得最终2x2的输出结果。我们的整个过程中没有用到量化操作，没有引入误差，即原图中的像素和feature map中的像素是完全对齐的，没有偏差，这不仅会提高检测的精度，同时也会有利于实例分割。

![Mask R-CNN5][base64str5]

LOSS计算与分析

由于增加了mask分支，每个ROI的Loss函数如下所示：

\[
L = L_{cls}+L_{box}+L_{mask}
\]

其中Lcls和Lbox和Faster r-cnn中定义的相同。对于每一个ROI，mask分支有$Kmm$维度的输出，其对K个大小为$mm$的mask进行编码，每一个mask有K个类别。使用了per-pixel sigmoid，并且将Lmask定义为the average binary cross-entropy loss 。对应一个属于GT中的第k类的ROI，Lmask仅仅在第k个mask上面有定义（其它的k-1个mask输出对整个Loss没有贡献）。
定义的Lmask允许网络为每一类生成一个mask，而不用和其它类进行竞争；依赖于分类分支所预测的类别标签来选择输出的mask。这样将分类和mask生成分解开来。这与利用FCN进行语义分割的有所不同，它通常使用一个per-pixel sigmoid和一个multinomial cross-entropy loss ，在这种情况下mask之间存在竞争关系；而由于本文使用了一个per-pixel sigmoid 和一个binary loss ，不同的mask之间不存在竞争关系。经验表明，这可以提高实例分割的效果。
一个mask对一个目标的输入空间布局进行编码，与类别标签和BB偏置不同，它们通常需要通过FC层而导致其以短向量的形式输出。可以通过由卷积提供的像素和像素的对应关系来获得mask的空间结构信息。具体的来说，使用FCN从每一个ROI中预测出一个$m*m$大小的mask，这使得mask分支中的每个层能够明确的保持m×m空间布局，而不将其折叠成缺少空间维度的向量表示。和以前用fc层做mask预测的方法不同的是，实验表明mask表示需要更少的参数，而且更加准确。这些像素到像素的行为需要ROI特征，而ROI特征通常是比较小的feature map，其已经进行了对齐操作，为了一致的较好的保持明确的单像素空间对应关系，提出了ROIAlign操作。

算法步骤

Mask R-CNN算法步骤：

• 首先，输入一幅你想处理的图片，然后进行对应的预处理操作，或者预处理后的图片；
• 然后，将其输入到一个预训练好的神经网络中（ResNeXt等）获得对应的feature map；
• 接着，对这个feature map中的每一点设定预定个的ROI，从而获得多个候选ROI；
• 接着，将这些候选的ROI送入RPN网络进行二值分类（前景或背景）和BB回归，过滤掉一部分候选的ROI；
• 接着，对这些剩下的ROI进行ROIAlign操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后将feature map和固定的feature对应起来）；
• 最后，对这些ROI进行分类（N类别分类）、BB回归和MASK生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）。

总结

Mask R-CNN论文的主要贡献包括以下几点：

• 分析了ROI Pool的不足，提升了ROIAlign，提升了检测和实例分割的效果；
• 将实例分割分解为分类和mask生成两个分支，依赖于分类分支所预测的类别标签来选择输出对应的mask。同时利用Binary Loss代替Multinomial Loss，消除了不同类别的mask之间的竞争，生成了准确的二值mask；
• 并行进行分类和mask生成任务，对模型进行了加速。

参考：
Mask RCNN