一文读懂实时实例分割模型 YOLACT

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作者：Yang Xuangan

https://zhuanlan.zhihu.com/p/76470432

本文已由作者授权，未经允许，不得二次转载

关于 YOLACT，目前中文互联网上的资料多数是对论文的总结。YOLACT 的源代码已经公开，下文是我在阅读之后对这个模型的理解。希望对大家——尤其是像我一样初涉图像领域的新手——有所裨益。由于个人水平有限，加上代码也没有全部看完，若有错漏，还请多多指正。

YOLACT: Real-time Instance Segmentation

https://arxiv.org/abs/1904.02689

首先分析一下论文题目。

1. YOLACT：You Only Look At CoefficienTs 的简写，其中 coefficients 是这个模型的输出之一，这个命名风格应是致敬了另一目标检测模型 YOLO；

2. Real-time：根据评估，当 YOLACT 处理 550*550 大小的图片时，其速度达到了 33FPS，而互联网上多数视频一般是 30FPS 的，这也就是实时的含义了；

3. Instance segmentation：实例分割是一个目前很难的领域。在 semanitc segmentation 语义分割中，模型只需要判断每一个像素属于哪一类。而在实例分割中，模型还需要在此基础上分割出每一个实例。例如若图像中有两个人站在一块，实例分割模型不仅要判断出这是人，还要确定这两个人各自的轮廓。

主要贡献

这篇论文的主要贡献一是在 MS COCO 数据集上做出了第一个实时的实例分割模型；二是对模型的各种表现进行了评估；此外还提出了比 NMS 算法更快的 Fast NMS；最后是将代码开源了，源代码 https://github.com/dbolya/yolact 。其效果样例图如下：

YOLACT 为了保证速度，设计了两个分支网络，并行地进行以下操作：

1. Prediction Head 分支生成各候选框的类别 confidence、anchor 的 location 和 prototype mask 的 coefficient；

2. Protonet 为每张图片生成 k 个 prototype mask。在代码中 k = 32。Prototype mask 和 coefficients 的数量相等。

Prototype 意为“原型”。COCO 数据集共有 81 类物体，但每张图片只有 32 个 prototype mask，图片中无论什么类型的实例都可以通过这些 prototype mask 与 coefficient 相乘获得其自己的 mask。这就是“原型”的含义。

YOLACT 是一个 one-stage 模型，这类模型相比于 two-stage 模型往往更快，但效果稍差。较为典型的 two-stage 模型是 Faster R-CNN。我推荐这篇文章及其中的代码：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424

彻底理解 Faster R-CNN 的代码后，应该能掌握 anchor、proposal 和 RoI等重要概念。

YOLACT 的框架图如下：

下面以源代码默认的 550*550 大小输入为例，分模块解读。

预处理

预处理左下方绿色的原图。论文使用了 MS COCO 数据集，这个数据集的内容非常多。预处理步骤包括将图片调整到合适的大小、转换 bbox 坐标和转换 mask 矩阵等。

Backbone

预处理后的图片输入进 backbone 网络，论文中使用了 ResNet101，源代码中作者还实现了 ResNet50 和 DarkNet53。ResNet 的网络结构如下图：

可以看出它的卷积模块有五个，分别是 conv1、conv_2x 到 conv5x，这五个模块的输出分别对应上图的 C1 到 C5。和 SSD 模型相似，YOLACT 也采用了多个尺度的特征图。这样做的好处之一就是可以检测到不同尺度的物体，也就是在大特征图上检测小物体，在小特征图上检测大物体。下图可以很好地说明这一点：

8*8 的特征图相当于将原图分为 64 份，这样每个 anchor 比较小，而 4*4 的则相反。

FPN

橙色的 P3-P7 是 FPN 网络。这个网络的生成是由 C5 经过一个卷积层得到 P5 开始的。接下来，对 P5 进行一次双线性插值将其放大，与经过卷积的 C4 相加得到 P4，同样的方法得到 P3。此外，还对 P5 进行了卷积得到 P6，对 P6 进行卷积得到 P7。

论文中解释了使用 FPN 的原因：作者注意到更深层的特征图能生成更鲁棒的 mask，而更大的 prototype mask 能确保最终的 mask 质量更高且更好地检测到小物体。又想特征深，又想特征图大，那就得使用 FPN 了。

接下来是并行的操作。P3 被送入 Protonet，P3-P7 也被同时送到 Prediction Head 中。

Protonet

Protonet 的设计是受到了 Mask R-CNN 的启发，它由若干卷积层组成。其输入是 P3，其输出的 mask 维度是 138*138*32，即 32 个 prototype mask，每个大小是 138*138。

Prediction Head

这个分支的输入是 P3-P7 共五个特征图，Prediction Head 也有五个共享参数的预测层与之一一对应。

输入的特征图先生成 anchor。每个像素点生成 3 个 anchor，比例是 1:1、1:2 和 2:1。五个特征图的 anchor 基本边长分别是 24、48、96、192 和 384。基本边长根据不同比例进行调整，确保 anchor 的面积相等。

为了便于理解，接下来以 P3 为例，标记它的维度为 W3*H3*256，那么它的 anchor 数就是 a3 = W3*H3*3。接下来 Prediction Head 为其生成三类输出：

• 类别置信。因为 COCO 中共有 81 类（包括背景），所以其维度为 a3*81；

• 位置偏移，维度为 a3*4；

• mask coefficient，维度为 a3*32。

对 P4-P7 进行的操作是相同的，最后将这些结果拼接起来，标记 a = a3 + a4 + a5 + a6 + a7，得到：

• 全部类别置信。因为 COCO 中共有 81 类（包括背景），所以其维度为 a*81；

• 全部位置偏移，维度为 a*4；

• 全部 mask coefficient，维度为 a*32。

Fast NMS

在得到位置偏移后，可以通过 anchor 的位置加上位置偏移得到 RoI 位置。RoI 存在重叠，NMS 是常用的筛选算法。在这里解读一下论文新提出的 Fast NMS。

同样地，为了便于理解，下面依旧举例说明。假设我们有 5 个 RoI，对于 person 这一类，按照置信度由高到低分别是 b1、b2、b3、b4 和 b5。接下来通过矩阵运算得出它们彼此之间的 IoU，假设结果如下：

接下来将这个矩阵的下三角和对角线元素删去，得到下面的结果：

这其中的每一个元素都满足行号小于列号。接下来对每一列取最大值，得到 [-, 0.8, 0.6, 0.6, 0.4]。假设阈值为 0. 5，即 IoU 超过 0.5 的两个 RoI 需要舍弃掉置信度低的那一个。根据最大值，b2、b3 和 b4 对应的列都超出了阈值，所以这三个 RoI 会在这一步舍去。

这样做的原因是，由于每一个元素都是行号小于列号，而序号又是按照置信度从高到低降序排列的，因此任一元素大于阈值，代表着这一列对应的 RoI 与一个比它置信度高的 RoI 过于重叠了，需要将它舍去。

这里需要注意的是，b3 虽然和 b2 过于重叠（IoU 为 0.6），但 b3 与 b1 的 IoU 只有 0.1，而 b2 与 b1 的 IoU 为 0.8。按照传统 NMS 算法，b2 会在第一轮循环中被舍去，这样 b3 将会被保留。这也是 Fast NMS 与 NMS 不同的地方，即原文所述：

..., we simply allow already-removed detections to suppress other detections, which is not possible in traditional NMS.

Crop 和 Threshold

将 mask coefficient 和 prototype mask 做矩阵乘法，就得到了图像中的一个个 mask。Crop 指的是将边界外的 mask 清零，训练阶段的边界是 ground truth bounding box，评估阶段的边界是预测的 bounding box。

Threshold 指的是在评估阶段，只将置信度大于一个阈值的结果输出，源代码中用的是 0.3。

Loss

论文中讲到的 loss 分三类：

• 类别置信度的 loss，使用 smooth L1；

• 位置偏移的 loss，也使用 smooth L1；

• mask loss，使用的是 pixel-wise 的二分类交叉熵。

其中 mask loss 在计算时，因为 mask 的大小是 138*138，需要先将原图的 mask 数据通过双线性插值缩小到这一尺寸。

除了上面的三个 loss，源代码中还多了 prototype loss、coefficient diversity loss、class existence loss 和 semantic segmentation loss。这些我就没有细看了。

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