目前最新的Mask R-CNN框架分析

阿新 • • 發佈：2019-02-14

先來看這張圖，faster rcnn，雖然已經是很老的結構了，但是目前很多CVPR的論文還是根據他來改的，在對比一下凱明大神的結構，

很明顯對吧，其中之一就是把ROI pool layer換成了ROIAlign layer ，下面解釋一下ROIAlign，

ROIPool和ROIAlign本質上都是提取特徵的過程，其區別在於ROIAlign利用了continuous bins還有bilinear interpoplation，字面翻譯過來就是連讀的視窗，和雙線性差值，我們用直觀的圖來理解，

首先是原始的ROIPool，可以看見池化的視窗都是取整，所以存在一個不對齊的問題，

那麼再來看ROIAlign

目的就是為了解決ROI池化中的不對齊問題，希望由此提升精度，筆者認為其實不會有多大提升。那麼什麼又叫雙線性差值呢，看圖。。

一目瞭然，實際上就是對每個池化視窗劃分為4個區域，然後進行一個最大池化，

輸出大小為：

K∗m2，其中K為類別數量，m表示RoI Align特徵圖的大小
- 對每一個畫素應用sigmoid，然後取RoI上所有畫素的交叉熵的平均值作為Lmask
- 反向傳播：Loss只對ground-truth那一層進行計算和反響傳播。該操作有效避免了類別競爭
Mask Representation
- 不同於其他的RoI特徵提取，最後將RoI提取成一個固定長度的特徵向量vector，Mask R-CNN最終將RoI區域預測稱一個m×m的mask
  - 如SPPNet最終輸出的是一個固定長度的特徵向量，丟失了空間資訊
  - 該操作有效的保留了空間資訊，但是需要更加精確的畫素對齊操作

目前最新的Mask R-CNN框架分析

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