标签：基于 分支 检测 目标 为我 映射 就是 分类 fast
目的
让Faster R-CNN能做实例分割的任务。
方法
模型的结构图如下。
与Faster R-CNN相比，主要有两点变化。
(1) 用RoI Align替代RoI Pool。
首先回顾一下RoI Pool，流程为：将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输出的feature map上，显然原图比feature map大，所以映射后的像素坐标可能会有小数，这里的做法是用近邻插值法，通俗讲，坐标四舍五入。
而这种做法肯定会带来一些空间位置上的小误差，而我们后面的实例分割是逐像素的，接受不了这种误差，因此采用RoI Align，用双线性插值法替代近邻插值法(具体可以参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49832888)
(2)添加了一个基于FCN的Mask分支，用来对feature map上的RoI进行实例分割。
经过RoI Align得到的feature map，经过几层卷积，最终得到一个m*m的二值特征图，object与background，逐像素分类即可。这里之所以采用FCN，是因为我们最终所做的实例分割，需要保留空间信息；如果最后一层接FC的话得到的就是一维向量。
总结
Mask R-CNN的实例分割效果很好，尤其对于那种目标偏小的图片效果也很好，主要是因为他是先通过前面的RoI Align把目标给框出来了，后面实例分割的话是在包含目标的小框中进行的。
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原文地址：https://www.cnblogs.com/xin1998/p/11393571.html
