实例分割向：Mask R-CNN
Abstract
我們展現了一個思想上很簡單的、靈活的、一般的目標實例分割框架。我們的方法有效地實現了在一幅圖上同時生成高質量的分割掩膜并檢測目標的目的。這一方法稱為，Mask R-CNN，它在Faster R-CNN的基礎上衍生出和目前已經存在的bbox識別并行的、用來預測目標掩膜的分支。Mask R-CNN的訓練方式很簡單，并且只比Faster R-CNN多出一點overhead，速度是5幀美妙。此外，Mask R-CNN很容易擴展到其他的任務上，比如用這一框架可以估計人類姿勢。在COCO的三個挑戰上，我們的方法都實現了top的結果，包括實例分割，bbox目標定位以及人類關鍵點檢測。即使不添加任何trick，Mask R-CNN也比目前現有的，包括COCO 2016挑戰賽冠軍的表現更好。我們希望我們簡單而有效的方法將會成為一個基石，并且使得實例水平的識別上的研究更為簡單。代碼隨后會公布。
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1. Introduction
視覺委員會在短短一段時間內迅速地提升了目標檢測和語義分割的結果。大部分情況，這些進步都是由強大的baseline系統，比如Fast/Faster R- CNN以及FCN這些目標檢測和語義分割系統推動的。這些方法在思想上很直接，并且具有靈活性和穩健型，同時訓練和測試都很迅速。我們的目標是研究出一個實例分割的框架。
實例分割挑戰比較大是因為它需要圖片中所有目標的精確定位，同時也需要精確地分割每一個實例。因此它結合了經典計算機視覺的任務——目標定位（目標是對單個目標進行分類并通過bbox進行定位），以及語義分割（目標是將每一個像素分類稱為一些固定的類別而非區別目標實例）在這種情況下，有人可能會想實現好的結果需要一個復雜的方法。然而，我們的研究結果發現，一個簡單的、靈活的、迅速的系統可以超過先前任何state-of-the-art的實例分割結果。
我們的方法，稱為Mask R-CNN，它在Faster R-CNN的基礎上擴展了一條分支來實現在每一個RoI上進行分割掩膜的預測，與之并行的還有分類和bbox回歸。對于每一個RoI而言，掩膜分支都是一個小的全卷積神經網絡，在像素的水平上預測分割掩膜。在Faster R-CNN 框架的基礎上，Mask R-CNN實現和訓練的方法都很簡單，Faster R-CNN這一框架實現了很多靈活的結構設計。此外，mask分支只增加了很少的計算量，但訓練和測試的速度都很快。
理論上Mask R-CNN是Faster R-CNN一種直覺上的延伸，然而對于好的結果而言合適地簡歷mask分支是很關鍵的。最重要的是，Faster R-CNN在網絡輸入和輸出之間并沒有設計像素之間的對齊。在RoIPool方面尤其明顯，這種事實上很核心的對于實例的操作，對于特征提取而言實現的事很粗糙的空間量化。為了解決非對齊的問題，我們提出了一種簡單的，不用量化的層，叫做RoIAlign，它很好地保留了精確的空間位置。盡管存在微小的變化，RoIAlign的影響非常之大，他提升了10%到50%的mask準確率，在更為嚴格的定位度量下實現了更好的效果。第二，我們發現decouple mask和分類預測是很有必要的：我們獨立地為每一個類別預測一個二值化mask，并不在不同的類別之間發生沖突，并依賴于網絡的RoI分類分支來預測類別。相比之下，FCNs通常實現的是，單個像素上多類別的分類，它將分割和類別合并。
沒有其他浮夸的東西，Mask R-CNN在COCO實例分割任務上超過了所有以前的state-of-the-art的單個模型的結果，包括2016挑戰賽冠軍。除此之外，我們的方法在COCO目標識別任務上也領先了。在消融實驗中，我們評價了基礎事例，展現了該系統的文件行以及分析了其中的關鍵因素。
我們的模型在在GPU上的速度為每幀200ms，在一臺擁有8個GPU的電腦上訓練COCO數據集大概要花費1-2天。我們認為加速訓練和測試同時提高框架的靈活性和準確性對于實例分割日后的研究都會有益。
最后，我們通過在COCO關鍵點數據集上實現人類關鍵點估計這一任務展示了我們的框架的通用性。我們將每一個關鍵點看作是one-hot的二值mask，只需對Mask R-CNN做一些微小變化，它就可以應用到檢測姿勢上來。不添加任何trick的情況下，Mask R-CNN超過了2016 COCO關鍵點比賽冠軍的表現，速度保持在5幀每秒。因此，Mask R-CNN可以看作是實例水平上的識別方面的一個靈活的框架，并且可以對其進行擴展實現更復雜的任務。
我們隨后會公布代碼來方便日后的研究。
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2.Related Work
R-CNN：這一基于區域的用來進行bbox目標定位的CNN方法主要關注于一些候選的目標區域并且在每一個RoI上獨立地評價卷積神經網絡。R-CNN的擴展使得我們可以在特征圖的RoI上用RoI池化，達到更快的速度和更高的準確率。Faster R-CNN則通過學習注意力機制的方法，將這種思想實現形成了RPN。Faster R-CNN更為靈活與文件，并且是目前領先的幾個benchmark其中之一。
Instance Segmentation：在R-CNN的驅動下，實例分割的許多方法都是基于分割建議進行的。更早的方法訴諸于自頂向下的分割。DeepMask以及隨后的成果是通過學習建議分割候選框，這些候選框隨后會由Fast R-CNN進行分類。在這些方法中，分割是位于識別之前進行的，因此速度會更慢、精度也會更低。同樣地，Dai等人提出了一種復雜的、多階段的cascade，它先從bbox建議中預測分割建議，隨后再進行分類。而我們的方法是同時進行了mask的預測和類別標簽的預測，更為簡單和靈活。
在近期的早些時候，Li等人將分割建議及通通目標檢測系統進行合并，形成了FCIS這篇文章，即全卷積實例分割。幾篇文章共同的思想是全卷積地預測一系列正向敏感的輸出通道。這些通道同時處理目標類別、框以及mask，加快這一系統的速度。但是FCIS對于有重疊的實例會有系統誤差，并且會引入偽造性的邊界。
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3. Mask R-CNN
Mask R-CNN的思想很簡單，Faster R-CNN對于每一個候選目標都有兩個輸出，即分類標簽和bbox；在這一基礎上我們添加第三個分支，讓它輸出目標掩膜。但是這一額外的mask輸出同類別和box輸出不一樣，它需要目標的更精細的空間位置。隨后，我們引入了Mask R-CNN的關鍵元素，包括像素點的對齊，這是Fast/Faster R-CNN所沒有的部分。
Faster R-CNN：我們先從回顧Faster R-CNN這一檢測器開始。Faster R-CNN包括兩個階段。第一階段，叫做RPN，它提供候選目標bbox的建議。第二階段，本質上是一個Fast R-CNN，它通過RoIPool從每個候選框中提取特征，并實施分類和bbox回歸。兩個階段使用的特征為了速度的考慮可以實現共享。
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Mask R-CNN: Mask R-CNN采取的是兩階段策略，第一階段完全相同（就是RPN）。在第二階段，同預測類別以及box并行的還有一個針對每個RoI輸出的二值的mask。這同最近大多數檢測系統形成了對比，他們的分類取決于mask的預測。而我們的方法則延續了Fast R-CNN的精神，即同時并行bbox分類和回歸（結果是大大地簡化了原R-CNN的多階段pipeline過程）
在訓練階段，我們對于每個取樣得到的RoI的多任務損失，即L = Lcls + Lbox + Lmask
其中分類損失和bbox損失同Faster R-CNN中定于的一樣。Mask分支的輸出對于每一個RoI的維數是Km2? ? ? ?維，其中K表示類別的數量，精度為m × m。用的是sigmoid函數，損失函數定義的是平均二值交叉熵損失。對于每一個對應著真實分類k的RoI，Lmask定義在第k個mask上（其余的mask不對損失做任何貢獻）。
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給予以上對Lmask的定義可以得出，我們可以使得網絡對于每一個類別生成mask，并不同其他的類別發生沖突； 輸出的mask 的選擇是通過類別分支得到的預測類別標簽所獲得的。這減弱了mask和類別預測（???）。這同一般地運用全卷積神經網絡進行語義分割不太一樣，FCN一般用softmax函數和多類別的交叉熵損失。在這種情況下，不同類別之間的mask會有沖突；然而，在我們的情況下，單個像素水平上的sigmoid函數和二值損失并不會產生這種情況。
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Mask Representation:一個mask編碼了一個輸入目標的空間位置。因此，不同于類別標簽或者box，它們不可避免地由于全連接層的原因壓縮成了短的輸出向量。由卷積層提供的像素對像素的對應可以自然地解決mask空間結構提取的問題。
我們通過一個全卷積神經網絡從每個RoI上預測一個m × m大小的mask。這允許mask分支上的每一層都維持m × m的目標空間排布而不用壓縮成一個響亮表示，因此失去了空間維度。不同于先前求助于全連接層來實現mask預測，我們的全卷積所需的參數更少。
這種像素對像素的行為需要RoI特征，這些特征本身就是很小的特征圖，它們排布整齊，因此保持了每個像素明確的空間對應關系。
RoIAlign: RoIPool 是一種從每個RoI中提取小特征圖的標準操作。提取RoI池化首先將一系列RoI量子化為非連續的間隔尺寸的特征圖，這些被量子化的RoI隨后被戲份被空間中的bin，而這些bin本身也被經過了量子化，最后將每個bin覆蓋的特征值匯總（通常是通過最大池化的方法）。
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量化的方法是在連續的坐標x上計算[x/16]，其中16代表特征圖的步長，[·]代表取整。相似的方法也被用來分割bin。這種量化會引入RoI和被提取的特征之間的不一致性。盡管這并不會影響最終的分類，因為它對小變換是文件的，但其實它對于預測像素水平上的mask有較大的負面影響。
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為了解決這一問題，我們提出了RoIAlign層來消除RoI池化層的影響，通過將提取的特征同輸入進行合適地匹配一致性。這種方法很簡單，即避免RoI邊界或者bin的任何量化（比如，我們用x/16而非[x/16]）???。用雙線性插值發來計算每一個RoI bin的四個一般的取樣位置的輸入特征的精確值，并將結果匯總（用最大或平均的方法）。
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RoIAlign的引入對結果有很大的提升。我們同時將我們的方法與前人提出的RoIWarp進行了對比。不同于RoIAlign，RoIWarp忽略了對齊這一方面，并且同RoIPool量化RoI的方法相似。所以即使RoIWarp同樣采用了雙線性重取樣的方法，它同RoIPool在實驗中的表現仍然一致，這顯示出alignment的重要性。
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網絡結構：為了展示我們的方法的一般性，我們用不同的結構來示例Mask R-CNN。為了清楚地表示，我們首先要區分以下：（1）對于整張圖片進行特征提取的卷積backbone結構以及對于bbox識別（分類和回歸）以及針對每一個RoI分別進行mask預測的網絡head.
我們用系統命名法（網絡-深度-特征）來代表backbone結構。我們評估了50層和101層的ResNet和ResNeXt。用ResNets實現的Faster R-CNN從第四階段的最后的卷積層提取特征，我們稱之為C4。這個用ResNet-50的backbone，我們將其表示為ResNet-50-C4。
我們同樣探索了Lin等人最近提出的更有效的backbone，叫做FPN。FPN是一個有著橫向連接、自頂向下的結構，它的目的是從單一大小的輸入建立一個內在網絡的特征金字塔。Faster R-CNN with an FPN backbone根據RoI特征的大小從不同水平的特征金字塔上提取RoI特征。在Mask R- CNN中用ResNet-FPN backbone進行特征提取可以實現精度和速度的提升。
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對于網絡head，我們遵循了前人工作中的結構，把它們附加到全卷積mask預測分支上去。特別地，我們從ResNet和FPN這兩篇文章中延伸了Faster R-CNN的box head（???）ResNet-C4 backbone的頭部包括了ResNet的第五階段（res5）。對于FPN而言，backbone已經包括了res5，因此它可以用更少的濾波器達到更有效的目的。
我們注意到我們的mask分支的結構比較簡單。更復雜的設計可能可以提升表現，但這并非本文的目的所在。
3.1. Implementation Details
我們根據目前已有的Fast/Faster R-CNN來設置超參數。
訓練：正如Fast R-CNN，我們將一個RoI看作positive當且僅當它同gt的IoU大于0.5，negative與之相反。Mask 損失只在positive RoIs上有定義。Mask目標是RoI和它相關的真實mask之間的交集。
我們采取以圖片為中心的訓練方式。圖片經過重構使得短邊為800像素。每個GPU上每個mini-batch有兩張圖片，每張圖片有N個抽樣的RoI，正負比為1:3。對于C4 backbone而言N取64，對于FPN而言N取512.我們在8塊GPU上進行了16w次迭代，學習率為0.02，在12w次迭代的時候降為原來的十分之一。Weight decay為0.0001，momentum為0.9。
RPN的anchor有5種大小規模、3種長寬比。為了便于消融實驗的進行，RPN的是被分開單獨訓練地，而且并不同Mask R-CNN進行特征共享，除非額外知名。在這篇文章中，RPN和Mask R-CNN的backbone一致，因此它們可以實現共享。
Inference：在測試的時候，對于C4 backbone，建議數為300，而FPN的建議數為1000.我們在這些建議上進行box預測，隨后進行非極大抑制。Mask分支隨后被運用到得分最高的100個檢測框上。盡管這同訓練的時候進行的平行計算不同，但是它加速了inference并且提高了準確率（由于使用了更少、更為精確的RoIs）。對于每一個RoI，mask分支可以預測K個mask，但是我們只使用第k個mask，其中k是分類分支中被預測出來的類別。輸出的mxm大小的mask隨后會被重構成同RoI大小一致，二值化的threshhold為0.5。
注意到由于我們只計算前100個檢測框的mask，Mask R-CNN會在 Faster R-CNN的基礎上增加一些額外的運行時間（比如，在典型模型上大約20%的時間）。
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4. Experiments: Instance Segmentation
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我們將Mask R-CNN同the state of the art進行了徹底的消融實驗對比。我們全程使用的數據集為COCO。使用的度量值為AP (aver- aged over IoU thresholds), AP50 , AP75 , and APS , APM , APL (不同規模上的AP).除非特別說明，AP是基于mask IoU進行的評估。同先前一致，訓練集大小為8w張圖片，其中3.5w為trainval的圖片數量，在剩下的0.5w張圖片上進行消融實驗作為minival。我們同樣展示了在test-dev上的效果，這些test-dev圖片上并沒有標簽。發布之后，我們會上傳我們在test-std上完整的效果，作為參考。
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4.1. Main Results
在表一中我們將Mask R-CNN同the state-of-the-art方法在實例分割上的表現進行了對比。我們的模型輸出的所有結果都超過了先前的state-of-the-art的表現。其中包括MNC——2015 COCO冠軍以及FCIS——2016分割挑戰賽冠軍。在不添加任何trick的情況下Mask R-CNN with ResNet-101-FPN backbone超過了FCIS+++，這其中包括multi-scale的訓練和測試，水平翻轉測試以及OHEM（在線困難樣本挖掘）。
圖2和圖4展示了Mask R-CNN的輸出結果。Mask R-CNN在困難情況下依然可以實現好的結果。
在圖5中我們將Mask R-CNN baseline同FCIS+++進行了對比。FCIS+++在交叉實例上出現了系統錯誤，表明它在遇到較為棘手的實例分割情況時會受影響。而我們的Mask R-CNN則不存在這樣的情況。
4.2. Ablation Experiments?
為了分析Mask R-CNN，我們進行了一系列消融實驗。表2展示了結果。
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Architecture:表2a展示了不同的backbone的Mask R-CNN。較深的網絡有較好的效果，更好的設計比如FPN和ResNeXt也會有更好的效果。但我們也同時注意到并非所有的框架都能從更深或者更高級的網絡中獲益。
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Multinomial vs. Independent Masks: Mask R-CNN將mask和類別預測分開：當目前的box分支在預測類別標簽的時候，我們為每一個類別生成一個mask，在類別之間不發生任何沖突（運用的是sigmoid函數和二值損失）。在表2b中，我們將這種做法同softmax和multinomial的損失（FCN常用的做法）進行對比。這種方法將mask和類別預測任務couple在一起，會導致mask AP較為嚴重的下降。這顯示出，一旦實例（被box分支）作為一個整體分類之后，我們有必要在不考慮其類別的情況下對其進行二值mask預測，這同樣使得模型更好進行訓練。
Multinomial vs. Independent Masks: Mask R-CNN將mask和類別預測分開：當目前的box分支在預測類別標簽的時候，我們為每一個類別生成一個mask，在類別之間不發生任何沖突（運用的是sigmoid函數和二值損失）。在表2b中，我們將這種做法同softmax和multinomial的損失（FCN常用的做法）進行對比。這種方法將mask和類別預測任務couple在一起，會導致mask AP較為嚴重的下降。這顯示出，一旦實例（被box分支）作為一個整體分類之后，我們有必要在不考慮其類別的情況下對其進行二值mask預測，這同樣使得模型更好進行訓練。
Class-Specific vs. Class-Agnostic Masks:我們默認對mask進行類別清晰的預測，每個類別都有一個m×m mask。有趣地是，帶有類別不清楚的mask的Mask R-CNN（即，只對單個輸出進行預測而不管它的類別）幾乎是有效的：它的AP達到了29.7，而類別清晰的Mask R-CNN的AP則為30.3。這更為顯示出了我們decouple分類和分割的正確性。
RoIAlign:對于我們提出的RoIAlign的評價結果在表2c中進行了展示。在這一實驗中，我們使用了ResNet- 50-C4 backbone，步長為16。RoIAlign相較于RoIPool在AP上提升了大約3個點，其中大多數都歸因于高IoU。RoIAlign對最大/平均池化不太敏感；接下來的文章中使用的都是平均池化。
除此之外，我們同時還將RoIAlign同RoIWarp進行了對比，RoIWarp中也使用了雙線性取樣。正如之前討論的，RoIWarp依然量化了RoI，但失去了同輸入的一致性。在表2c中可以看出，RoIWarp同RoIPool的表現一致，它們的表現都不如RoIAlign，這顯示出proper alignment是關鍵。
同時，我們還在ResNet-50-C5 backbone上對RoIAlign進行了評估，步長為32像素。由于res5的head不合適，因此選擇了 同圖三（右邊）一致的head。表2d顯示了RoIAlign在mask AP上提升了7.3個百分點，在AP75 上提升了10.5個百分點。除此之外，我們注意到步長為32的C5比步長為16的C4更準確。RoIAlign很大程度上解決了長期以來在檢測和分割上用大步長特征的挑戰。
Mask Branch:分割是一種像素水平上的任務，我們通過使用FCN來利用mask的空間分布性。在表2e中，我們在ResNet-50-FPN backbone的情況下，比較了MLP和FCN。使用FCN可以得到比使用MLP多2.1個mask AP的效果。注意到選擇這個backbone的時候FCN的head并不是預訓練的，這是為了同MLP進行對比。
4.3. Bounding Box Detection Results?
在表3中我們將Mask R-CNN同state-of-the-art COCO bbox目標檢測進行對比。在這一結果中，即使我們對整個Mask R-CNN模型進行訓練，只有分類和box輸出在inference的時候被使用（mask輸出被忽略了）。用ResNet-101- FPN 的Mask R-CNN的表現超過了之前所有的state-of- the-art模型，其中包括2016 COCO檢測挑戰賽冠軍——G- RMI這個單一模型。使用ResNeXt-101-FPN，Mask R-CNN進一步提升了表現，在box AP方面提升了3個百分點。
進一步地比較發現，我們訓練了一個沒有mask分支的 Mask R-CNN，在表3中中記為“Faster R-CNN, RoIAlign”。這一模型由于“RoIAlign”的存在超過了FPN的表現。另一方面，在box AP的表現上，它只比Mask R-CNN低0.9個百分點。這一在box檢測的差距得益于多任務訓練。
最近我們注意到，Mask R-CNN實現了mask（37.1）和box AP（39.8）之間的差距縮小的趨勢。這暗示著我們的方法大大地縮小了目標檢測和更具挑戰性的事例分割任務之間的差距。
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4.4. Timing?
Inference:我們訓練了一個ResNet-101-FPN的模型，其中RPN和Mask R-CNN之間共享特征，并運用了Faster R-CNN的4步訓練法則。這個模型在Nvidia Tesla M40 GPU上平均每張圖花費195ms（再加上15ms的花費在CPU上對輸出圖片還原成原始精度的時間），并且達到了不進行特征共享的一致的mask AP。對于ResNet-101-C4，由于他的box head比較重，因此每張圖片大約要花費400ms，因此我們不建議在實際中對它進行使用。
盡管Mask R-CNN很快，但我們注意到我們的時機不是為了速度而對其進行優化，此外，我們還可以實現速度和精度之間更好的trade-off，比如通過改變圖片大小和建議數目，但此篇文章并不會對此進行討論。
Training: Mask R-CNN訓練的速度也很快。在我們的8-GPU設備上對trainval35k的COCO數據集訓練一個ResNet-50-FPN模型大致花費32個小時，而ResNet-101-FPN則需要44個小時。實際上，在測試集上訓練時，不到一天就可以完成迅速的prototyping。我們希望這種迅速的訓練可以解決該領域的主要困擾，并激勵越來越多的人在這一挑戰性的主題上進行研究。
5. Mask R-CNN for Human Pose Estimation
我們的框架可以很容易地被擴展到人類姿勢識別上去。我們對關鍵點位置進行建模，將其看作one-hot mask，并且用Mask R-CNN來預測K個mask，每一個對應著K個關鍵點種類。這項任務現實了Mask R-CNN的靈活性。
我們注意到我們的模型中對人體姿勢領域的主要知識運用得并不多，因為實驗的主要目的是展示Mask R-CNN的一般性。我們希望專業知識可以作為我們簡單方法的一種補充，但它不再本篇文章的討論范圍之內。
Implementation Details:當運用到關鍵點檢測上時，我們對分割系統進行了微小的調整。對于每一個實例的K個關鍵點，訓練的目標是一個one-hot的、m × m大小的二值化mask，其中單個像素只被標記為前景。在訓練的時候，對于每一個可見的真是的關鍵點，我們最小化一個m2-way的softmax輸出的交叉熵損失（這可以使得我們只關注單個被檢測到的點）。我們注意到在實例分割情況下，K個關鍵點需要被獨立地處理。
我們采取的是ResNet-FPN這樣的模型，這一關鍵點模型的head框架同圖3的右邊一樣。這個關鍵點的head部分由8個3×3的512-d的卷積層疊加而成，之后是一個deconv層和2個雙線性upscaling層，最后產生了一個精度為56×56的輸出。我們發現，對于關鍵點水平上的檢測，我們需要一個相對較高的精度輸出。
模型在COCO的trainval35k的包括已經標記了關鍵點的圖片上進行訓練。為了緩解過擬合，當訓練集縮小時，我們隨機地在[640, 800]像素間變化圖片的大小對模型進行訓練；inference則只在800像素上進行。訓練的迭代次數為9w次，學習率為0.02，在第6w次和8w次的時候分別變為原來的十分之一。非極大抑制threshold為0.5。
Experiments on Human Pose Estimation:我們在ResNet-50-FPN上對人的關鍵點AP進行了評估。我們同樣測試了ResNet-101，發現效果幾乎一樣，可能的原因是因為更深層的網絡更受益于更多的訓練數據，但是這個數據集太小了。
表4展示了我們的結果(62.7 APkp)，比2016 COCO 關鍵點檢測的冠軍——使用多階段加工pipeline——多了0.9個百分點。我們的方法顯然更簡單和快速。
更重要的是，我們有了一個統一的模型，它可以同時進行box預測、分割以及關鍵點檢測，速度為5幀每秒。通過增加一個分割分支，test-dev上的準確性提升到了63.1。在minival上進行更多的多任務學習消融實驗的結果展示在了表5中。在只有box（比如faster r-cnn）或只有keypoint的版本上添加mask分支可以持續改善這些任務的表現。然而，添加keypoint分支會輕微的減少box/mask的AP，這意味著盡管keypoint檢測得益于多任務訓練，反過來它并不會有助于其他的任務。然而，同時學習這三個任務可以使得一個統一的系統同時有效地對所有輸出進行預測。
我們同時研究了RoIAlign在關鍵點檢測中的作用。盡管ResNet-50-FPN backbone的步長較小，RoIAlign仍然現實了它相較于RoIPool的優勢，APkp 增加了4.4個百分點。這是因為，關鍵點檢測對位置準確性更為敏感。這也顯示了alignment對于像素水平上的定位的必要性，包括mask和keypoint。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的实例分割向：Mask R-CNN的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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