MaskRCNN学习笔记

摘要

作用：物体检测+产生一个切割mask
和FasterR−CNN区别：能生成一个检测框

1. 简介

1.1 基础扫盲

物体检测：Fast/Faster R−CNN
通常包含两个问题，一是判断属于某个特定类的物体是否出现在图中；二是对该物体进行定位（常用表征就是物体的边界框）可实现输入测试图片，输出检测到的物体类别和位置。
语义分割 Fully Convolutional Network (FCN)
简单而言就是给定一张图片，对图片上的每一个像素点分类
实例分割
物体检测和语义分割的综合体。相对物体检测的边界框，实例分割可精确到物体的边缘；相对语义分割，实例分割可以标注出图上同一物体的不同个体
MaskRCNN学习笔记

1.2 目标与方法

目标：instance segmentation的优化
方法：在FasterR−CNN基础上，多一个branch（就是一个应用在ROI的FCN）计算量上多了一点但是模型可以更快更好。
说明：
1. FasterR−CNN不能实现输入到输出像素级别的alignment，使模型在特征提取上受限;
改进（很小）：
新加一个层RoIAlign，将RoIPool所选择的特征图谱区域与原始图像的区域进行对齐。
效果（明显）：
1. 将mask的准确率提高10%～50%
2. mask和分类去耦合对每一类进行mask的预测，不用在类之间比较，同时预测物体类别（？）

2.相关工作

2.1 R-CNN

R-CNN的目标是分析图像，并正确识别图像中主要对象，通过边界框标出对象的具体位置。

输入：图像
输出：图像中每个对象的边界框和标签

Step1：利用 selective search 算法找到大约2000个 region proposal
Step2: 利用CNN对每个 region proposal 提取上述区域的特征（即使这些区域大多是重叠的），通过SVM确定边框中的图像类别；
Step3：对每个分好类的 region proposal 做 bounding−box regression 纠正，应用LinearRegression，输出更紧密的边框坐标。

2.2 Fast R-CNN

R-CNN不足

单个图像的每个region proposal都需要CNN进行判断，每次判断大约需要2000次FP。
此网络必须单独训练三种不同的模型：提取图像特征的CNN网络，判断类别的分类器和缩小边框的回归模型，使得训练复杂

引入ROIPooling
最后一个卷积之后加了RoIPool层，然后使用池化操将所有RoI统一成一样大小。
概括：RCNN先找再卷积；Fast RCNN先卷积再找
优化损失函数
使用multi−taskloss做完训练时的损失函数，将bounding−box regression直接加入到CNN网络中训练。

整合单元模型
Fast R-CNN将CNN、Classifier和LR整合成一个单输入双输出的网络。具体而言在CNN输出层用softmax函数代替了SVM分类器，来输出对象类别；同时在CNN输出层，还加入了用来输出边界框坐标的线性回归层。这样单个网络就可以输出所需信息。

所以，这个过程可以理解为：
Step1：利用 selective search 算法找到大约2000个 region proposal ；
Step2：原始图像一次卷积得到 feature map ;
Step3: 将原始图像和 feature map 进行映射,在 feature map 中找到： region proposal ，然后进行RoI Pooling，变成一样尺寸大小的，再输入 Fc ；
Step4：最后输入两个softmax：判定是否含有object、给出 bouding box的值。

整个模型的输入和输出分别为：

输入：带多个区域建议的图像。
输出：具有更紧密边界框的每个区域的对象类别。

2.3.2 Faster R-CNN

Fast R-CNN的不足
仍然依赖 selective search region proposal给出的结果，而寻找region proposal本身就是一个很大的开销。

出发点：
优化对单独运行选择性搜索算法的方式，重复利用多个region proposal中相同的CNN结果，几乎把边框生成过程的运算量降为0

提出Region Proposal Network(RPN)
其核心思想是使用卷积神经网络直接产生region proposal(主要是认为 feature map 中每一个像素点都是原图中一部分的映射得到的，所以直接根据 feature map 在原图中找到若干 region proposal )

Step1：对于原图进行一次CNN输出一张 feature map ，尺寸记为m∗m;
Step2：对于m∗m个点，在原图中找9个 anchor ，一共是m∗m∗9个；
Step3：上述 anchor 同样经过两个softmax（和fast r-cnn一样），取topN个结果返回