论文下载：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf
论文翻译：http://weixin.niurenqushi.com/article/2017-03-29/4805787.html
项目地址：https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn
iccv2017的PPT: https://download.csdn.net/download/julialove102123/10444703
一. Mask-RCNN 介绍
Mask-RCNN 来自于Kaiming 大神，通过在 Faster-RCNN 的基础上添加一个分支网络，在实现目标检测的同时，把目标像素分割（添加 Mask）出来。
网络分支：
每个候选 object 的 class label - Faster R-CNN每个候选 object 的 bounding-box offset —— Faster R-CNN每个候选 object 的 mask - added
Faster R-CNN 包括两个阶段：
1st Stage —— Region Proposal Network(RPN)，得到候选 object 的 bounding-boxes；2st Stage —— 采用 RoIPool 从每个候选 box 提取特征，并进行分类和 bounding-box 回归.Mask-RCNN 的网络结构改动示意图：
其中 黑色部分为原来的 Faster-RCNN，红色部分为在 Faster网络上的修改：
1）将 Roi Pooling 层替换成了 RoiAlign；
2）添加并列的 FCN 层（mask 层）；
Mask-RCNN 的特点：
1）在边框识别的基础上添加分支网络，用于语义Mask 识别；
2）训练简单，相对于 Faster 仅增加一个小的 Overhead，可以跑到 5FPS；
3）可以方便的扩展到其他任务，比如人的姿态估计等；
4）不借助 Trick，在每个任务上，效果优于目前所有的 single-model entries；
二. RCNN行人检测框架
基于最早的 Faster RCNN 框架，出现不少改进，主要有三篇需要看：
1）作者的推荐: Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 【arxiv】
2）Resnet：【arxiv】
3）FPN: Feature Pyramid Networks for Object Detection，通过特征金字塔来融合多层特征，实现CNN。【arxiv】
Resnet和FPN方法与 Mask 结合的示意图：
图中灰色部分是 原来的 RCNN 结合 ResNet or FPN 的网络，下面黑色部分为新添加的并联 Mask层，这个图说明作者所提出的Mask RCNN 方法的泛化适应能力 - 可以和多种 RCNN框架结合，表现都不错。
三. Mask-RCNN 技术要点
● 技术要点1 - 强化的基础网络
通过 ResNeXt-101+FPN 用作特征提取网络，达到 state-of-the-art 的效果。
● 技术要点2 - ROIAlign
采用 ROIAlign 替代 RoiPooling，引入了一个插值过程，先通过双线性插值到14*14，再 pooling到7*7，很大程度上解决了仅通过 Pooling 直接采样带来的 Misalignment 对齐问题。
PS： 虽然 Misalignment 在分类问题上影响并不大，但在 Pixel 级别的 Mask 上会存在较大误差。
RoIPool 用于从每个 RoI 中提取小的特征图(如7x7)，RoIPool 选择的特征图区域，会与原图中的区域有轻微出入. 首先，对浮点数 RoI 进行量化，再提取分块的直方图，最后利用 max pooling 组合. 导致 RoI 和提取的特征间的 misalignments. 对于平移不变性的分类任务，这种影响不大，但对于精确的像素级 masks 预测具有较大的负影响.
RoIAlign 能够去除 RoIPool 引入的 misalignments，准确地对齐输入的提取特征. 即： 避免 RoI 边界或 bins 进行量化(如，采用x/16来替代round(x/16)四舍五入处理] )；采用 bilinear interpolation 根据每个 RoI bin 的四个采样点来计算输入特征的精确值，并采用 max 或 average 来组合结果.
如，假设点 (x,y)(x,y)，取其周围最近的四个采样点，在 Y 方向进行两次插值，再在 X 方向 进行两次插值，以得到新的插值. 这种处理方式不会影响 RoI 的空间布局.
假设有一个 128x128 的图像，25x25 的特征图，想要找出与原始图像左上角 15x15 位置对应的特征区域，怎么在特征图上选取像素？
原始图像的每一个像素与特征图上的 25/128 个像素对应. 为了在原始图像选取 15 个像素，在特征图上我们需要选择 15 * 25/128 ~= 2.93 个像素.
对于这种情形，RoIPool 会舍去零头选择两个像素，导致排列问题. 但在 RoIAlign，这种去掉小数点之后数字的方式被避免，而是使用双线性插值（bilinear interpolation）准确获得 2.93 像素位置的信息，避免了排列错误.
[From Face++]
● 技术要点3 - Loss Function
训练时，对每个采样的 RoI 的 multi-task loss 为：
L=Lcls+Lbox+Lmask
Lcls - 分类 lossLbox - bounding-box 回归 lossLmask - mask 分割 lossmask 网络分支采用 FCN 对每个 ROIAlign 的分割输出维数为 Km2，即 KS(输出 K 个mask)类别的 m×m (池化分辨率（7*7）)的二值 mask. 采用像素级 Sigmoid，定义 Lmask 为平均二值交叉熵损失函数(average binary cross-entropy loss). 一个 RoI 仅与 ground-truth 类别 k 相关，Lmask 只与第 k 个 mask 相关，不受其它的 mask 输出的影响.
Lmask 使得网络能够输出每一类的 mask，且不会有不同类别 mask 间的竞争. 分类网络分支预测 object 类别标签，以选择输出 mask，解耦了 mask 和 class 预测间的关系.传统 FCNs 采用 per-pixel 的 softmax 和 multinomial cross-entropy loss，会造成不同类别的 mask 间的相互影响；
Lmask 采用 per-pixel sigmoid 和 binary loss，避免了不同类别的 mask 间的影响. 有效的提升了 instance segmentation 效果.
注： Lmask(Cls_k) = Sigmoid (Cls_k)，平均二值交叉熵 （average binary cross-entropy）Loss，通过逐像素的 Sigmoid 计算得到。
为什么是 K个mask？通过对每个 Class 对应一个 Mask 可以有效避免类间竞争（其他 Class 不贡献 Loss ）。
通过结果对比来看（Table2 b），也就是作者所说的 Decouple 解耦，要比多分类 的 Softmax 效果好很多。
四. 对比实验效果
另外，作者给出了很多实验分割效果，就不都列了，只贴一张 和 FCIS 的对比图（FCIS 出现了Overlap 的问题）：
五. Mask-RCNN 扩展
Mask-RCNN 在姿态估计上的扩展，效果不错。
