Mask-R-CNN：实例分割与多任务处理的深度解析

【计算机视觉】Mask-R-CNN是一种先进的实例分割算法，它在目标检测和实例分割任务中表现出强大的灵活性。它的核心流程可以总结如下： 1. **输入与预处理**：Mask-R-CNN从输入图像开始，首先进行预处理，确保数据符合模型要求，可能是原始图像或预处理后的图像。 2. **特征提取**：图像被送入预训练的神经网络，如ResNeXt，以获取feature map。这一步骤为后续的分析提供了基础表示。 3. **区域提议网络(RPN)**：在feature map上生成候选区域（RoIs），通过RPN网络进行分类（前景或背景）和边界框(BB)回归，筛选出有潜在目标的RoIs。 4. **ROIAlign操作**：这是Mask-R-CNN的独特之处，相比于传统的RoIPooling，ROIAlign通过像素级对应，保持了空间信息，提高了mask预测的准确性。 5. **多任务处理**：RoIs进一步通过分类、BB回归和Mask生成模块进行处理。这里引入了全卷积网络(FCN)生成mask，使得Mask-R-CNN能够执行分割任务。 6. **创新点**： - **Loss Function的改进**：使用sigmoid代替softmax，减少同类像素间的竞争，集中于优化mask像素的质量。 - **ROIAlign作为创新点1**：相较于RoIPooling，ROIAlign在细节保留和精度提升方面有所突破。 - **FCN生成Mask作为创新点2**：引入全卷积网络技术，使模型能直接生成像素级别的mask。 7. **问题与解决方案**：针对RoIPooling可能导致的分辨率损失，Mask-R-CNN通过计算策略适应了不同尺寸的目标，如在VGG16网络中，即使目标较大，也能在feature map上找到合适的对应区域。 通过这些步骤，Mask-R-CNN实现了多种计算机视觉任务，包括目标分类、目标检测、语义分割、实例分割和人体姿态识别，展示了其在实例分割领域的先进性和实用性。