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摘要：
与之前两阶段的实例分割不同，是single shot 一阶段框架。
提出一个简单的全卷积的可用于mask预测的模块，可以和现有的检测算法结合。
我们的方法称为PolarMask，将实例分割问题描述为实例中心分类和极坐标下的密集距离回归。
PolarMask提出了一种新的instance segmentation建模方式，通过寻找物体的轮廓（contour）建模。
1.Introduction
实例分割是一个具有挑战性的任务，同时预测一张图片中每个实例的位置和语义分割mask。比较常用的解决办法就是像Mask RCNN一样的先检测再分割的两阶段方法。越来越多的工作致力于设计简单的bounding box检测器和后续的实例分割识别任务。我们的工作更着重于后者。
因此，我们的目标是设计一个概念简单的mask预测模块，它可以很容易地插入到许多现成的检测器中，从而实现实例分割。
语义表示：像素到像素的对应预测是非常奢侈的（如maskrcnn，下图（b）），特别是在single-shot方法中。我们指出，如果获得轮廓(下图（c）(d))，则可以成功而有效地恢复掩模。
在本文中，我们设计了基于极坐标表示的实例分割方法。
极坐标表示的优点：
(1)极坐标的原点可以看作是物体的中心。(2)从原点出发，轮廓中的点由距离和角度决定。(3)角度具有天然的方向性，使得将点连接成一个整体轮廓非常方便。（笛卡尔表示法缺乏第三种属性的优势）
基于极坐标系的方式已经将固定角度设为先验，网络只需回归固定角度的长度即可，简化了问题的难度。该模型获取输入图像，并预测从每个角度采样的正位置（实例中心的候选）到实例轮廓的距离，并在组装后输出最终mask。
我们用的目标检测器是FCOS。做一些修改，PolarMask也可以应用到RetinaNet , YOLO等检测网络上。
具体来说我们提出PolarMask用于实例分割，将实例分割问题描述为实例中心分类和极坐标下的密集距离回归。该模型获取输入图像，并预测从每个角度采样的正位置（实例中心的候选）到实例轮廓的距离，并在组装后输出最终mask。它引入了微不足道的开销。简单性和效率是single-shot实例分割的两个关键因素，PolarMask成功地实现了这两个关键因素。
PolarMask最重要的特点是：(1) anchor free and bbox free，不需要出检测框；(2) fully convolutional network, 相比FCOS把4根射线散发到36根射线，将实例分割和目标检测用同一种建模方式来表达。因此，PolarMask可以看作是FCOS的一个推广形式，或者FCOS是PolarMask的一个特例。
PolarMask can be viewed as a generalization of FCOS, or FCOS is a special case of PolarMask.
为了最大限度地发挥极值表示的优势，我们分别提出了极值中心和极值IoU损失（Polar Centerness and Polar IoU Loss）来处理高质量中心样本的抽样和密集距离回归的优化。它们将掩模精度提高约15%。
本文的主要贡献总结为三个方面：
- 引入了一种新的实例分割方法：PolarMask,，在极坐标层面建模Mask。把实例分割任务转换为两个平行的任务：实例中心分类和密集距离回归。这种方法最大的特点是简单高效。（我们第一次证明了实例分割的复杂度，无论是从设计复杂度还是计算复杂度来看，都可以与bbox对象检测一样。）
- 专门为本文的框架提出了Polar IoU Loss and Polar Centerness（极值中心和极值IoU损失）。相比于smooth-L1 loss，PolarIoU loss能极大的提高mask准确性。Polar Centerness改进了FCOS中最初的“中心”概念，从而进一步提高了性能。
- 第一次我们提出了更简单更灵活的实例分割框架，与更复杂的单阶段训练方法(通常包括多尺度训练和更长的训练时间)相比，获得更有竞争力的表现。We hope that PolarMask can serve as a fundamental and strong baseline for single shot instance segmentation.
2. Related Work
两阶段的实例分割方法都遵循着‘Detect then Segment‘，先检测再分割的范式，在检测框里再进行分割。它们可以达到最先进的性能，但速度往往很慢。
一阶段的方法，这里文中举了一些例子，比较复杂。并且这些方法不能直接对实例建模，，而且很难被优化。（比如存在这些优化问题：longer training time, more data augmentation and extra labels）
我们的PolarMask通过更简单的灵活的两个分支，直接对实例分割建模，对质心的每个像素进行分类，回归质心和轮廓之间的射线密集距离。
classifying each pixel of mass-center of instance and regressing the dense distance of rays between mass-center and contours.
PolarMask最重要的优点就是简单高效，相比于以上提到的方法。在实验中，由于我们的目标是设计一个概念上简单灵活的掩模预测模块，所以我们并没有采用太多的训练技巧，比如数据扩充、训练时间延长等。
3.Our methods
3.1 Architecture
整个模型结构包括：Backbone网络和FPN特征提取网络设置都与FCOS一致，为了对比简洁高效性)，两个或三个任务分支，取决于这个模型是否预测bbox。（polarmask可以结合单阶段和两阶段的模型使用）
3.2 Polar Mask Segmentation
这一部分详细的介绍怎么用极坐标建模实例（instance）
我们对实例的候选中心（Xc，Yc）和位于轮廓（Xi，Yi）上的点（I＝1, 2，…，n）进行采样，然后从中心开始，N射线均匀地发射，具有相同的角度间隔δ（例如，n＝36，δth=＝10），其长度由中心到轮廓上的点来确定。（这也是前面说的我们只需要对距离进行回归）
与之前的逐像素的生成mask相比，这里将mask建模转换为一个实例中心和36个点之间的距离回归，计算量大大减少。
Center samples
在质心范围内，从上到下从右到左选取一组center samples.就可以增加9~16个samples。
这种做法有两个优点：
(1)将阳性样品的数量从1增加到9 ~ 16可以在很大程度上避免阳性和阴性样品的不平衡。然而，训练分类分支时仍需要focal loss(后面有解释)。（2）质心可能不是一个实例的最佳中心样本。更多的候选点使得自动找到一个实例的最佳中心成为可能。我们将在3.3节中详细讨论。
Distance Regression
有了中心点（Xc，Yc）和轮廓线上的点（Xi，Yi），计算距离很简单。N=36,则轮廓线上有36个点，间隔10°。大多数情况下都可以获得所需要的n条射线。接着讨论了三种特例，比如不同射线在轮廓上的点是重合的等等。作者也认为这些特例也是限制Polar表示的性能上界接近mAP100%的主要因素。
回归分支的训练是非常重要的。PolarMask的mask分支实际上是一个密集距离回归任务（a dense distance regression task）。每一个训练样本的n条相关的射线应被视为一个整体，而不是独立的回归的example。因此我们提出了Polar IoU Loss。3.4详细讨论。
轮廓线上的点的位置坐标是这样计算的：
参数：角度，距离，中心坐标。
Mask Assembling
在推理过程中，网络输出分类和中心度（Polar centerness），将中心度与分类相乘，得到最终的置信度分数。在将置信度得分阈值设为0.05之后，我们最多只能根据每个FPN级别的最高得分预测1k来组装mask。 合并所有级别的最高预测，并应用阈值为0.5的非最大抑制（NMS）产生最终结果。 在这里，我们介绍了mask的组装过程和快速的NMS过程。NMS用来删除冗余的掩码。
3.3. Polar Centerness
这是一个简单而有效的策略来重设点的权重，这样dmin和dmax越接近，分配给点的权重就越高。实验表明，在AP75等更严格的定位条件下，极坐标中心能提高定位精度。
3.4. Polar IoU Loss
smooth-l1 loss and IoU loss are the two effective ways to supervise the regression problems.
然而，smooth-l1损失忽略了相同对象的样本之间的相关性，从而导致定位精度较低。然而，IoU损失的训练过程将优化作为一个整体来考虑，并直接优化兴趣度量。
然而，计算所预测掩模的IoU和它的groundtruth是非常棘手的，并且很难实现并行计算。
在这项工作中，我们推导了一个简单而有效的算法来计算掩模IoU基于极坐标向量表示，并取得了具有竞争力的性能，如下所示。根据IoU的定义我们引入了Polar IoU Loss，也是交并比，计算方式如下：
离散形式
进一步化简为：
Polar IoU Loss is the binary cross entropy (BCE) loss of Polar IoU. Since the optimal IoU is always 1.
我们的Polar IoU Loss有两个优势：（1） 它是可微的，允许反向传播；并且很容易实现并行计算，从而促进快速训练过程。（2） 从整体上预测回归目标。实验表明，与平滑l1损耗相比，它能大幅度提高系统的整体性能。（3） 另外，Polar IoU损失能够自动保持分类损失和密集距离预测回归损失之间的平衡。我们将在实验中详细讨论。
性能对比：在单阶段方法中，PolarMask性能较好，速度快且精度较高，以后可作为单阶段方法的一个baseline。
在这个模型中，分类分支采用的损失函数是focal loss,基于交叉熵的改进，用于平衡正负样本，详情可参考以下链接。
Focal loss: https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html
二分类交叉熵损失：
在原有交叉熵的基础上，增加因子gamma和alpha.
只添加alpha虽然可以平衡正负样本的重要性，但是无法解决简单与困难样本的问题。
gamma调节简单样本权重降低的速率，当gamma为0时即为交叉熵损失函数，当gamma增加时，调整因子的影响也在增加。实验发现gamma为2是最优。