目标检测论文解读11——Mask R-CNN

目的

　　让Faster R-CNN能做实例分割的任务。

方法

　　模型的结构图如下。

　　与Faster R-CNN相比，主要有两点变化。

　　(1) 用RoI Align替代RoI Pool。

　　首先回顾一下RoI Pool，流程为：将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输出的feature map上，显然原图比feature map大，所以映射后的像素坐标可能会有小数，这里的做法是用近邻插值法，通俗讲，坐标四舍五入。

　　而这种做法肯定会带来一些空间位置上的小误差，而我们后面的实例分割是逐像素的，接受不了这种误差，因此采用RoI Align，用双线性插值法替代近邻插值法(具体可以参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49832888)

　　(2)添加了一个基于FCN的Mask分支，用来对feature map上的RoI进行实例分割。

　　经过RoI Align得到的feature map，经过几层卷积，最终得到一个m*m的二值特征图，object与background，逐像素分类即可。这里之所以采用FCN，是因为我们最终所做的实例分割，需要保留空间信息；如果最后一层接FC的话得到的就是一维向量。

总结

　　Mask R-CNN的实例分割效果很好，尤其对于那种目标偏小的图片效果也很好，主要是因为他是先通过前面的RoI Align把目标给框出来了，后面实例分割的话是在包含目标的小框中进行的。