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1.1 Mask-RCNN 的网络结构示意图

  
其中黑色部分为原来的Faster-RCNN，红色部分为在Faster网络上的修改：
  
1）将ROI Pooling层替换成了ROIAlign；
  
2）添加并列的FCN层（Mask层）；
  
先来概述一下Mask-RCNN的几个特点（来自于PaperMask R-CNN的Abstract）：
  
1）在边框识别的基础上添加分支网络，用于语义Mask识别；
  
2）训练简单，相对于Faster仅增加一个小的Overhead，可以跑到5FPS；
  
3）可以方便的扩展到其他任务，比如人的姿态估计等；
  
4）不借助Trick，在每个任务上，效果优于目前所有的 single-model entries；包括 COCO 2016 的Winners。

1.2 RCNN行人检测框架

  
来看下后面两种RCNN方法与Mask结合的示意图:

  
图中灰色部分是原来的RCNN结合ResNet or FPN的网络，下面黑色部分为新添加的并联Mask层，这个图本身与上面的图也没有什么区别，旨在说明作者所提出的Mask RCNN方法的泛化适应能力：可以和多种RCNN框架结合，表现都不错。

1.3 Mask-RCNN 技术要点

  
1.技术要点1 - 强化的基础网络
  
通过ResNeXt-101+FPN用作特征提取网络，达到state-of-the-art的效果。
  
2.技术要点2 - ROIAlign
  
采用ROIAlign替代RoiPooling（改进池化操作）。引入了一个插值过程，先通过双线性插值到1414，再pooling到77，很大程度上解决了仅通过Pooling直接采样带来的Misalignment对齐问题。
  
PS： 虽然 Misalignment 在分类问题上影响并不大，但在 Pixel 级别的 Mask 上会存在较大误差。
  
后面我们把结果对比贴出来（Table2 c & d），能够看到 ROIAlign 带来较大的改进，可以看到，Stride 越大改进越明显。
  
3.技术要点3 - Loss Function
  
每个ROIAlign对应K * m^2维度的输出。K对应类别个数，即输出K个mask，m对应池化分辨率（7 * 7）。Loss函数定义：
$$Lmask(Cl{s}_k)=Sigmoid(Cl{s}_k)$$
  
$Lmask(Cl{s}_k)=Sigmoid(Cl{s}_k)$，平均二值交叉熵 （average binary cross-entropy）Loss，通过逐像素的 Sigmoid 计算得到。
  
Why K个mask？通过对每个 Class 对应一个Mask可以有效避免类间竞争（其他Class不贡献Loss）。

  
通过结果对比来看（Table2 b），也就是作者所说的 Decouple 解耦，要比多分类的Softmax效果好很多。
  
另外，作者给出了很多实验分割效果，就不都列了，只贴一张和FCIS的对比图（FCIS出现了Overlap的问题）