详解MaskRCNN实现：框架、FPN与RPN的深度解析

本文深入探讨了Mask RCNN的实现，一种在计算机视觉领域广泛应用的目标检测算法。首先，文章强调了理解和掌握Mask RCNN的基础，这包括对RCN系列论文的阅读，以便把握整个系列的发展脉络。其中，Fast R-CNN、Faster R-CNN和Feature Pyramid Network (FPN) 是关键的概念，它们为Mask RCNN提供了基础架构。 Mask RCNN的核心组件包括Region Proposal Network (RPN)，它负责生成候选区域；分类器用于区分目标类别；以及Mask生成器，生成每个候选区域的实例分割掩码。在训练阶段，分类器和mask生成器是并行处理的，利用ground truth和RPN的输出进行优化。而在推理或推导阶段，流程变为串行，先进行分类和边界框回归，再生成mask。 文章特别提到了多任务训练，即Backbone（如ResNet或VGGNet）预训练后，RPN、类别判定、BBox回归和Mask生成网络共享一个模型，通过联合学习提升整体性能。FPN在Mask RCNN中的作用是通过调整不同分辨率的特征图来匹配不同大小的anchor box，这一过程在代码实现中通常是固定的，但可以根据输入图片尺寸进行配置，需注意保持接收域的一致性和ground truth bbox的对应。 最后，关于FPN的具体应用，它不是简单地将所有层的特征合并，而是根据RPN生成的bbox大小选择合适的特征层。例如，在Matterport的代码中，对于224x224的ROI，会对应到FPN的P4层。然而，对于不同输入图片尺寸，可能需要调整FPN与anchor box大小之间的映射策略，以确保模型的鲁棒性。 这篇来自CSDN的文章详尽解析了Mask RCNN的实现细节，涵盖了从理论背景、架构设计到训练流程的关键点，为读者提供了深入理解并实际操作该算法的实用指南。