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本文来自于csdn，文章主要介绍了Mask
RCNN整体实现框架、FPN和RPN的对应关系以及分类和bbox回归等相关内容。 |
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参考资料
要充分理解maskRCNN建议先通读RCN的系列论文了解主题脉络, 然后参考代码实现了解细节。
RCNN
FAST-RCNN
FASTER-RCNN
FPN
MASK-RCNN
本文内容基于matterport的实现版本，这里有一份官方博客介绍了一些实现细节，推荐阅读。
整体架构
下图为mask-rcnn的整体实现框架
训练和推导过程的区别
从图中可以看出来，MASK-RCNN的训练和推导过程略有不同。
1） 训练的时候，分类器使用的region proposal是根据ground truth和rpn的结果计算出来的，而推导的时候，直接使用RPN的结果。
2） 训练的时候分类器和mask生成器是并行的，推导的时候是串行的，先进行分类和bbox的回归，然后使用其结果进行mask的生成。
3）注意虽然流程不同，但是不一样的部分(detection target layer和detection
layer)是固定的流程，没有参数和‘可学习’的部分。其他主要的需要训练学习的网络是一样的。
多任务训练
Backbone一般直接使用训练好的模型，比如ResNet，VGGNet等。RPN网络、类别判定和BBox回归网络，Mask生成网络，各自都有对应的loss，几个模块可以同时学习，而且据说同时训练效果更好。
FPN和RPN的对应关系
具体来说，FPN的各层feature都应用到同一个RPN, 但是对应不同的anchor box的大小。这里和anchor
box大小的对应关系是隐含的。比如对于512*512的输入图片，如果feature是128*128的，那么对应的anchor
box是8*8。不过这个对应关系是可配置的(RPN_ANCHOR_SCALES, BACKBONE_STRIDES)，也可以有不一样的对应关系，如果修改的需要注意reception
field，以及在构造ground truth bbox的时候要对应好。
FPN在分类/BBOX回归/mask生成是如何使用
根据RPN生成的BBOX的大小，对应到不同的feature层。matterport的代码这里是写死的。对于224*224的ROI，对应到FPN的P4.
此处有个疑问，对于不同的输入图片大小，是不是应该有不同的对应关系。
FPN的各层feature其实没有合起来一起用，RPN用不同层的feature对应不同的anchor
box的大小，类别判定和bbox回归，以及mask生成都是选定某一层feature作为网络的输入。
FPN
FPN上层upsample之后和下层直接相加，channel数不变。这里和Unet不一样，Unet用连接(concatenation)的方式合并上下层feature,得到的channel数会变多。
RPN
论文中RPN是在featurelayer上使用3*3的区域作为输入，在实现的时候就是简单的3*3卷积，每个位置都生成结果。
RPN与Proposal Layer的对应关系
FPN的不同feature层都输入到rpn网络，生成一组RPN结果，然后将这些结果合并起来，输入到ProposalLayer。需要注意对应关系，因为某个RPN的结果对应哪个Box
Scale，哪个Box ratio，以及对应原始图片哪个Position，都是固定的，后续计算Loss的时候需要和Ground
Truth对应起来。在ProposalLayer之后这个对应关系就不需要了，因为Bbox本身记录了位置。
分类和bbox回归
输出分类结果（上部）和bbox回归（下部）。每个类别有一个结果（不包括背景），上图中类别为2。
Mask生成网络
默认情况下生成28*28大小的Mask，每个类别一个Mask。推理时使用后处理将mask resize到bbox的大小，并填充0变成原图片大小(utils.unmold_mask)。
Gradient传递
PyramidROIAlign层阻止Gradient向ROI proposals传递，但是会向FPN传递。也就是说头部的反向传递部分对RPN网络不产生影响。代码参考models.PyramidROIAlign
其他模块
Detection target layer，Proposal layer， 以及推导过程中的Detetion
layer都是普通的非学习的过程.
Proposal layer选择6000个概率最大的anchor boxes，做一些后处理，使用NMS去重。得到的结果作为后续的输入。由于FPN的高精度层比较大，比如128*128，会生成128*128*NUM_bbox_ratio个结果，以0.5,1,2三个box
ratio来计算是128*128*3=49152个，而且可能存在大量的重叠，如果不加处理输入到后续网络，会占用大量的内存。
Detection target layer把Proposal layer的输出进一步处理，生成合适的候选ROIs输入到后续网络，并为计算loss做准备。
Detection layer主要是根据目标分类和Bbox回归的结果，选择合适的ROI（去除背景，去除低概率的box，NMS去重）输入到mask生成网络。
ROIAlign 论文中这部分是使用插值的方式，将BBox对应的feature变换成7*7大小。matterport的实现直接使用了tf的resize。
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