深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇-Toy模板网

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深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇

写在前面

Hello，大家好，我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽

在前面的文章中，我已经为大家介绍过深度学习中的物体分类、目标检测和语义分割，感兴趣的可以进入我的主页了解详情。我尽量通俗的为大家介绍各种网络结构原理，并配合代码帮助大家深入理解，感兴趣的快来和我一起学习吧，让我们共同进步。🥂🥂🥂

一个人可以走的很快，一群人可以走的更远🚀🚀🚀

今天为大家讲解Mask RCNN的原理，在阅读本教程之前，有些知识你是必须掌握的，如下：

[1] 目标检测系列——开山之作RCNN原理详解 🍁🍁🍁
[2] 目标检测系列——Fast R-CNN原理详解 🍁🍁🍁
[3] 目标检测系列——Faster R-CNN原理详解 🍁🍁🍁
[4] 还不懂目标检测嘛？一起来看看Faster R-CNN源码解读 🍁🍁🍁
[5] 深度学习语义分割篇——FCN原理详解篇 🍁🍁🍁
[6]深度学习语义分割篇——FCN源码解析篇 🍁🍁🍁

Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上提出的，因此你需要对Faster RCNN的结构相当了解，不清楚的可以参考上述的[1]-[4]。同时Mask RCNN中又嵌入了FCN语义分割模块，因此你也要对此有充分认知，不清楚的可以参考[5]和[6]。

那么现在我就当大家已经有了以上的先验知识，快来和我一起学学Mask RCNN吧！🚖🚖🚖

Mask RCNN总体框架

Mask RCNN的网络结构如下图所示，我们先从宏观上认识一下Mask RCNN的整体结构。其主要分为两个部分，下图中黄框框住的部分为Faster RCNN结构，绿框框住的是一个FCN结构。也就是说，Mask RCNN是在Faster RCNN的基础上添加了一个FCN结构！！！

深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇

图1 Mask RCNN整体框架图

是的，Mask RCNN的结构就是这么简单，却能起到非常好的效果。而且可扩展行非常好，比如我们还添加一个可以检测人体关键点信息的网络。在介绍Mask RCNN的一些细节前，让我们先来看看Mask RCNN的效果吧。

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图2 实例分割效果图

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图3 关键点检测效果图

Mask RCNN细节梳理

我们先以下图来介绍一下Mask RCNN的整体流程。首先对于一张输入图片，我们先将其经过特征提取骨干网络得到特征图，然后将特征图送入RPN网络得到一系列候选框，接着利用刚刚得到的候选框，剪裁出候选框对应特征图的部分，然后送入ROI Align层【大家先当成ROI Pooling即可，后文详细介绍】 获得尺寸一致的特征图，然后分别送入分支①（class、box分支）和分支②（Mask分支），分支①用于获取图像中物体的位置和类别信息，分支②用于获取图像中物体的分割信息。

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图4 Mask RCNN整理流程

对于上述所述的流程大家能否看懂呢，我觉得分支①和分支②之前的部分大家应该很熟悉才是，完全和Faster RCNN一样，不清楚的大家先点击[3]、[4]补充补充知识。关于分支①，其是Faster RCNN中的分类头和回归头，不知道的大家自行充能喔，这里就不介绍了。关于分支②，其就是一个FCN结构，其详细结构如下图所示：

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图5 Mask分支结构

我想这个结构对大家来说没有什么难度吧，都是一些基础的卷积和转置卷积操作，最后的输出Mask尺寸为 $28×28×num_{cls}$ ，对于coco数据集来说， $num_{cls}=80$ 。【注意：这里所说的80没有包含背景哦，在一些代码中可能会包括背景】关于RoIAlign的作用就是将输入统一到指定大小，上图将原始输入 $H \times W \times 256$ 统一至 $14 \times 14 \times 256$ 大小。RoIAlign的作用和RoIPool的作用是一致的，不过RoIAlign相比RoIPool做了一些优化，具体内容可看本篇附录—>RoIAlign详解部分。

其实我感觉介绍到这里Mask RCNN的主体部分就都讲完了，剩下的就是一些细节部分，让我们一起来看看吧。

首先来看一下论文的创新点，上文提到对于我们图5中的Mask分支，其实就是一个FCN结构。我们知道，FCN结构会对每个像素的每个类别预测一个分数，最后通过softmax得到每个类别的概率，关于这个不知道的可以去阅读我对FCN的相关介绍，我也在这里放一张介绍FCN时的图片，希望帮助大家理解。

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图6 FCN预测类别

当我们使用softmax时，分数高的会抑制分数低的，因为所有类别的预测概率要满足和为1的条件。作者认为这使得不同类别之间存在相互竞争，这被称为是一种耦合关系，是不利于最终的结果的。于是作者希望消除这种耦合，即解耦。由于在Mask RCNN中我们还有一个分类和回归分支来预测类别和边界框，因此我们可以利用分类分支的预测类别直接提取出对应的Mask，这样就消除了不同类别间的竞争关系。作者也通过实验证明了这种解耦的方式可以提高检测精度，如下图所示：

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图7 解耦前后精度对比

这里不知道大家听懂了没有，没听懂也没关系，在下文介绍损失函数的时候我也会为大家再次介绍。🍄🍄🍄

其实啊，对于图4给出的Mask RCNN整理流程，图中的分支①和分支②部分论文给出了两种结构，如下图所示：

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图8 Mask分支两种结构

可以看出我们图4中的结构采用的是图8的结构2，这种结构要求Mask RCNN的backbone使用FPN网络（特征金字塔网络），可以看出结构2中class、box分支和Mask分支不共用一个ROI层，这是为了保证mask分支拥有更多的细节信息。图8的结构1要求Maks RCNN的backbone采用resnet结构，也即不使用FPN结构。其实我倒是认为这两种结构差的不多，可能是作者在实验时发现采用不同backbone不同结构效果不一样吧，目前来说，我觉得大家无脑用结构2就好，采用FPN对检测小目标的效果会有较大的提升。

这部分来谈谈Mask RCNN的损失，我们知道Mask RCNN就在Faster RCNN的基础上加上了一个Mask分支，那么Mask RCNN的损失即为Faster RCNN损失加上Mask分支的损失，如下：

$Loss=L_{faster\_rcnn}+L_{mask}=L_{rpn}+L_{fast\_rcnn}+L_{mask}$

Faster RCNN的损失就不用我介绍了吧，不懂的去看一下写在前面提到的几篇文章，相信你读完后就明白了。这里重点说一下Mask损失，其就是一个交叉熵损失，关于交叉熵损失可以看看这篇FCN文章的附录部分。那么在Mask RCNN中是怎么计算交叉熵损失的呢？我们先来看下图：

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图9 图片来自B站霹雳吧啦Wz

首先输入RoIAlign的是一个个候选框，输出的是 $14 \times 14 \times c$ 大小的特征图，然后经过一系列的卷积、转置等操作得到logits，其是尺度为 $28×28×num_{cls}$ 的特征图，这个过程对应图5。上图描述的是Mask分支的结构，我们可以思考一下利用现在的logits能不能实现分割任务呢？我想这完全是可行的，因为FCN就是这么做的呀！！！🍮🍮🍮这就回到了上文所述的本论文的创新点上，这里论文不采用传统FCN的方式实现分割，因为这样会让不同类别之前存在竞争关系，会导致最后的分割精度下降。这里我们会利用class、box分支中的类别信息，比如我们通过class、box分支会知道当前的候选框的GT类别是cat（猫），于是我们就提取出logits中对应类别为猫的mask，此时这个mask是单通道的28×28大小的图像，这样就得到了Mask分支的预测输出，那么只要和GT计算交叉熵损失即可。那么GT是什么呢？同样的道理，我们通过class、box分支知道了候选框的类别是cat，那么我们将这个候选框在原图对应的GT【注：原图对应的GT是单通道的喔，目标区域为1，背景区域为0】上进行裁剪并将裁剪后图片缩放到28×28大小得到GT Mask，此时计算GT Mask和Mask分支的损失即可。

还有一点大家需要注意，图9所述的损失计算是训练过程中的，其输入RoIALign的候选框是由RPN网络提供的，至于为什么这样做呢？我提供B站霹雳吧啦Wz的一个理解，我觉得非常有道理。我们知道RPN网络提供的候选框是不准确的，一个目标可能会有好多个边界框，如下图所示，非常类似于对目标做随机裁剪，这样起到扩充数据集的作用。

上一部分谈了谈训练过程中的损失计算，这部分为大家介绍介绍Mask RCNN的预测过程，如下图所示：

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图10 图片来自B站霹雳吧啦Wz

看了图10，你可能会觉得和图9差不多，但你仔细观察观察就会发现有一些不一样了喔。首先我们来看看此时输入Mask分支的候选框来自哪里，通过图10你会发现，其不再和训练阶段一样由RPN网络提供，而是由Fast RCNN网络提供。我想这一部分也非常好理解，在预测阶段我们只需要一个最准确的候选框就好了，不再像训练阶段一样需要数据增强，所以直接从Fast RCNN网络中获得候选框即可，FPN中得到的候选框没有经过一系列微调，不准确。经过RoIAlign后，和训练阶段一样我们会得到一个28×28的单通道图片，然后将其缩放到预测目标候选框同样大小，接着将其放到原图对应的区域，得到Mask。最后还会设置一个阈值，比如0.5，将刚刚得到的Mask转换为二值图像，具体操作为将预测值大于0.5的区域设置为前景剩下区域都设置为背景。最后我们就能够在一张图像上展示出类别信息，边界框信息和Mask信息。

小结

Mask RCNN的原理部分就为大家介绍到这里了喔，更多细节将在下一篇Mask RCNN源码解析中为大家介绍，敬请期待吧。🍓🍓🍓

参考连接

Mask R-CNN论文🌱🌱🌱

Mask R-CNN网络详解🌱🌱🌱

附录

RoIAlign详解

这部分我们来看看RoIAlign的实现原理，在介绍RoIAlign之前，我们必须要谈的是我们为什么不使用传统的RoIPool，也即RoIAlign相较RoIPool有什么优势。【注：RoIAlign和RoIPool的目的是相同的】

RoIPool的目的是将原图缩放到统一的大小，比如原图大小为8×8，我们期望经过RoIPool层后输出2×2大小的特征图，我们只需将原图等分成4份，分别为1、2、3、4，然后对1、2、3、4应用maxPool即可得到2×2大小的特征图，大致过程如下图所示：

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图11 RoIPool

现在考虑如果原图的大小是9×9，期望经过RoIPool层后的输出同样为2×2大小的特征图，此时2不能被9整除，我们需要进行量化操作（取整操作），如下图所示：

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图12 RoIPool量化操作

这种量化操作会导致最终的2×2的特征图的每个像素对应的信息量不同，有点是由16个像素MaxPool得到，有点是由20个像素得到…作者认为这种操作是对分割影响很大的。

通过上文的简单描述，我想你可能明白了RoIPool是怎么运行的了，也知道了RoIPool的量化操作是不利于分割的。其实啊，使用RoIPool一共使用了两次量化操作，如下图所示：

深度学习实例分割篇——Mask RCNN原理详解篇

图13 RoIPool两次量化

首先，我们输入网络的原图大小为800×800，经过VGG16网络得到特征图。【注：这里使用VGG16做示范，此网络将原图下采样32倍】此时特征图长和宽都为 $\frac{800}{32}=25$ 。原图中狗的bbox尺寸为665×665，经过VGG16同样下采样32倍。但是你会发现 $\frac{665}{32}=20.78$ ，无法整除，而像素点都是整数，因此我们需要进行第一次量化操作，取20.78的下界20作为bbox的长和宽。🍭🍭🍭得到20×20的bbox后，我们将其输入RoIPool中，期望输出为7×7大小，显然此时 $\frac{20}{7}=2.86$ ，其仍然是一个小数，此时需要进行第二次量化操作，同样向下取整，即取2。【注：不知道大家发现没有，这里的第二次量化操作和我图12中所描述的是有一定差异的，这里直接舍去了一些像素，在我用代码验证过程中，发现使用的是图12的方式，当然了，可能会有一些参数来控制RoIPool实现的形式，感兴趣的可以去搜搜看喔。🍄🍄🍄】