Mask R-CNN网络结构

### Mask R-CNN 网络架构详解

#### 背景与基础框架
Mask R-CNN 是一种用于实例分割的任务，它不仅能够识别图像中的对象并给出边界框的位置，还能为每个检测到的对象提供像素级的掩码。该模型基于 Faster R-CNN 架构进行了扩展，在原有基础上增加了 mask prediction branch 来预测目标区域内的精确轮廓[^1]。

#### 主要组成部分
- **Backbone Network**: 使用卷积神经网络作为特征提取器，通常采用 ResNet 或者带有 FPN（Feature Pyramid Networks）结构的改进版本来增强多尺度物体检测能力[^3]。

- **Region Proposal Network (RPN)**: 继承自 Faster R-CNN 的组件，负责生成候选区域 proposals 并对其进行分类和回归调整位置参数。这些 proposal 将被送入后续处理阶段以获取更精细的结果[^2]。

- **RoI Align Layer**: 改进了传统的 RoI Pooling 方法，通过双线性插值的方式解决了量化误差问题，使得不同大小的目标可以更加精准地映射回原始输入空间中对应的坐标范围，从而提高了mask预测的质量。

- **Box Head 和 Mask Head**:
- Box head 对应着 bounding box 的分类以及坐标的精细化调节；
- Mask head 则专注于学习如何生成高质量的二值化掩膜图谱，即对于每一个类别都有一组独立的学习路径去完成这项工作。

import torch.nn as nn

class MaskRCNN(nn.Module):
    def __init__(self, backbone, rpn, roi_heads, transform):
        super(MaskRCNN, self).__init__()
        self.backbone = backbone      # Backbone network like ResNet with/without FPN
        self.rpn = rpn                # Region Proposal Network
        self.roi_heads = roi_heads    # Includes both Box and Mask Heads
        self.transform = transform     # Data preprocessing steps
        
    def forward(self, images, targets=None):
        features = self.backbone(images.tensors)          # Extract feature maps from input image(s)
        proposals, _ = self.rpn(images, features)         # Generate region proposals using RPN on top of extracted features
        detections, losses = self.roi_heads(features, proposals, images.image_sizes, targets)

        return detections, losses                          # Return final detection results along with training loss terms if any.