论文研读系列汇总：
1.AlexNet论文研读
2.VGG论文研读
3.GoogLeNet论文研读
4.Faster RCNN论文研读
5.ResNet 论文研读
6.SENet 论文研读
7.CTPN 论文研读
8.CRNN 论文研读
9.EAST 论文研读
10.Mask-RCNN论文研读
作为一个best paper的6千star项目，会在读完对应论文的同时，更新对应的代码研读，希望比之前的CTPN更加全面详细，大家可以期待一下。
源代码解读视频
【流程原理介绍】
摘要
Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构。主要流程为，在faster-rcnn提取的候选框内部，进行FCN的语义分割模块，以达到实例分割的效果
Mask RCNN以Faster RCNN原型，增加了一个分支用于分割任务。
Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些，达到了5fps。
可用于人的姿态估计等其他任务；
技术创新点：
- 引入了RoI Align代替Faster RCNN中的RoI Pooling。因为RoI Pooling并不是按照像素一一对齐的（pixel-to-pixel alignment），也许这对bbox的影响不是很大，但对于mask的精度却有很大影响。使用RoI Align后mask的精度从10%显著提高到50%，第3节将会仔细说明。
- 引入语义分割分支，实现了mask和class预测的关系的解耦，mask分支只做语义分割，类型预测的任务交给另一个分支。这与原本的FCN网络是不同的，原始的FCN在预测mask时还用同时预测mask所属的种类。
ROI Align
RoIAlign：RoIPool的目的是为了从RPN网络确定的ROI中导出较小的特征图(a small feature map，eg 7x7)，ROI的大小各不相同，但是RoIPool后都变成了7x7大小。RPN网络会提出若干RoI的坐标以[x,y,w,h]表示，然后输入RoI Pooling，输出7x7大小的特征图供分类和定位使用。问题就出在RoI Pooling的输出大小是7x7上，如果RON网络输出的RoI大小是8*8的，那么无法保证输入像素和输出像素是一一对应，首先他们包含的信息量不同（有的是1对1，有的是1对2），其次他们的坐标无法和输入对应起来（1对2的那个RoI输出像素该对应哪个输入像素的坐标？）。这对分类没什么影响，但是对分割却影响很大。RoIAlign的输出坐标使用插值算法得到，不再量化；每个grid中的值也不再使用max，同样使用差值算法。
下面我们用直观的例子具体分析一下上述区域不匹配问题。如 图1 所示，这是一个Faster-RCNN检测框架。输入一张800800的图片，图片上有一个665665的包围框(框着一只狗)。图片经过主干网络提取特征后，特征图缩放步长（stride）为32。因此，图像和包围框的边长都是输入时的1/32。800正好可以被32整除变为25。但665除以32以后得到20.78，带有小数，于是ROI Pooling 直接将它量化成20。接下来需要把框内的特征池化77的大小，因此将上述包围框平均分割成77个矩形区域。显然，每个矩形区域的边长为2.86，又含有小数。于是ROI Pooling 再次把它量化到2。经过这两次量化，候选区域已经出现了较明显的偏差（如图中绿色部分所示）。更重要的是，该层特征图上0.1个像素的偏差，缩放到原图就是3.2个像素。那么0.8的偏差，在原图上就是接近30个像素点的差别，这一差别不容小觑。
mask分支
Network Architecture: 为了表述清晰，有两种分类方法
使用了不同的backbone：resnet-50，resnet-101，resnext-50，resnext-101；
使用了不同的head Architecture：Faster RCNN使用resnet50时，从CONV4导出特征供RPN使用，这种叫做ResNet-50-C4
作者使用除了使用上述这些结构外，还使用了一种更加高效的backbone——FPN.
该图是在roi_head部分，进行的添加示意图。由图可知，在roi_head部分以后，resnet版进行了两个卷积，然后接roi_head部分。而fpn版直接接入roi_head部分。对比上下两个图，可以大致理解接入mask部分的位置，以及对应操作
几个问题：
- 为什么最后接141480？ 通过上面的class_head部分，已经得到对应的80个类别，可以选择对应的特征图。然后resize到对应的检测框就行。
参考文献：
【链接】
