从FPN到Mask R-CNN，一文告诉你Facebook的计算机视觉有多强

翻译 | 人工智能头条（ID：AI_Thinker）

参与 | 林椿眄

本文概述了 Facebook AI Research（FAIR）近期在计算机视觉领域的研究进展，内容主要包括基础结构模块的创新、卷积神经网络、one shot 检测模块等，以及一些在实例分割方面的创新方法，并介绍了弱半监督学习方式下实例分割的研究进展。下面将逐一介绍，文中的一些引用可在文末的参考文献中找到。

▌Feature Pyramid Networks（ 特征金字塔网络）

首先，我们要介绍的是著名的特征金字塔网络[1](这是发表在 CVPR 2017 上的一篇论文，以下简称FPN)。

如果你在过去两年有一直跟进计算机视觉领域的最新进展的话，那你一定听说过这个网络的大名，并和其他人一样等待着作者开源这个项目。FPN 这篇论文提出的一种非常棒的思路。我们都知道，构建一个多任务、多子主题、多应用领域的基线模型是很困难的。

FPN 可以视为是一种扩展的通用特征提取网络（如 ResNet、DenseNet），你可以从深度学习模型库中选择你想要的预训练的 FPN 模型并直接使用它！

通常，图像目标有多个不同尺度和尺寸大小。一般的数据集无法捕捉所有的图像属性，因此人们使用图像金字塔的方式，对图像按多种分辨率进行降级，提取图像特征，以方便 CNN 处理。但是，这种方法最大弊端是网络处理的速度很慢，因此我们更喜欢使用单个图像尺度进行预测，也就导致大量图像特征的流失，如一部分研究者可能从特征空间的中间层获取预测结果。

换句话说，以 ResNet 为例，对于分类任务而言，在几个 ResNet 模块后放置一个反卷积层，在有辅助信息和辅助损失的情况下获取分割输出（可能是 1x1 卷积和 GlobalPool），这就是大部分现有模型架构的工作流程。

回到我们的主题，FPN 作者提出一种新颖的思想，能够有效改善现有的处理方式。他们不单单使用侧向连接，还使用自上而下的路径，并通过一个简单的 MergeLayer（mode=『addition』）将二者结合起来，这种方式对于特征的处理是非常有效！由于初始卷积层提取到的底层特征图（初始卷积层）的语义信息不够强，无法直接用于分类任务，而深层特征图的语义信息更强，FPN 正是利用了这一关键点从深层特征图中捕获到更强的语义信息。

此外，FPN 通过自上而下的连接路径获得图像的 Fmaps(特征图)，从而能够到达网络的最深层。可以说，FPN 巧妙地将二者结合了起来，这种网络结构能够提取图像更深层的特征语义信息，从而避免了现有处理过程信息的流失。

其他一些实现细节

• 图像金字塔：认为同样大小的所有特征图属于同一个阶段。最后一层的输出是金字塔的 reference FMaps。如 ResNet 中的第 2、3、4、5 个模块的输出。你可以根据内存和特定使用情况来改变金字塔。

• 侧向连接：1x1 卷积和自上而下的路径都经过 2× 的上采样过程。上层的特征以自上而下的方式生成粗粒度的图像特征，而侧向连接则通过自下而上的路径来添加更多细粒度的特征信息。在此我引用了论文中的一些图片来帮助你进一步理解这一过程。

• 在 FPN 的论文中，作者还介绍了一个简单的 demo 来可视化这个想法的设计思路。

如前所述，FPN 是一个能够在多任务情景中使用的基线模型，适用于如目标检测、分割、姿态估计、人脸检测及其他计算机视觉应用领域。这篇论文的题目是 FPNs for Object Detection，自 2017 年发表以来引用量已超过 100 次！

此外，论文作者在随后的 RPN（区域建议网络）和 Faster-RCNN 网络研究中，仍使用 FPN 作为网络的基线模型，可见 FPN的强大之处。以下我将列出一些关键的实验细节，这些在论文中也都可以找到。



实验要点

• RPN：这篇论文中，作者用 FPN 来代替单个尺度 Fmap，并在每一级使用单尺度 anchor （由于使用了 FPN，因此没必要使用多尺度的 anchor）。此外，作者还展示了所有层级的特征金字塔共享类似的语义信息。

• Faster RCNN：这篇论文中，作者使用类似图像金字塔的输出方式处理这个特征金字塔，并使用以下公式将感兴趣域（RoI）分配到特定的层级中。

• ，其中 w、h 分别表示宽度和高度，k 表示 RoI 所分配到的层级，k0 代表的是 w=224，h=224 时所映射到的层级。

• Faster RCNN 在 COCO 数据集上取得当前最先进的实验结果，没有任何冗余的结构。

• 论文的作者对每个模块的功能进行了消融(ablation)研究，并论证了本文提出的想法。

• 此外，还基于 DeepMask 和 SharpMask 论文,作者进一步展示了如何使用 FPN 生成分割的建议区域（segmentation proposal generation）。

对于其他的实现细节、实验设置等内容，感兴趣的同学可以认真阅读下这篇论文。

实现代码

• 官方的Caffe2版本：

  https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

• Caffe版本：https://github.com/unsky/FPN

• PyTorch版本：https://github.com/kuangliu/pytorch-fpn (just the network)

• MXNet版本：https://github.com/unsky/FPN-mxnet

• Tensorflow版本：https://github.com/yangxue0827/FPN_Tensorflow

▌RetinaNet：Focal Loss 损失函数用于密集目标检测任务

这个架构是由同一个团队所开发，这篇论文[2]发表在 ICCV 2017 上，论文的一作也是 FPN 论文的一作。该论文中提出有两个关键想法：通用损失函数Focal Loss(FL)和单阶段的目标检测器RetinaNet。两者组合成的RetinaNet在COCO的目标检测任务中表现得非常好，并超过了先前FPN所保持的结果。

Focal Loss

Focal Loss损失函数的提出来源于一个聪明又简单的想法。如果你熟悉加权函数的话，那么你应该对Focal Loss并不陌生。该损失函数其实就是巧妙地使用了加权的损失函数，让模型训练过程更聚焦于分类难度高的样本。其数学公式如下所示：

其中，γ 是一个可改变的超参数，pt 表示分类器输出的样本概率。将 γ 设置为大于 0，将会减小分类结果较好的样本权重。α_t 表示标准加权损失函数中的类别权重，在论文中将其称为 α-balanced 损失。值得注意的是，这个是分类损失，RetinaNet 将其与 smooth L1 损失结合，用于目标检测任务。

RetinaNet

YOLO2 和 SSD 是当前处理目标场景最优的单阶段（one-stage）算法。相继的，FAIR 也开发了自己的单阶段检测器。作者指出，YOLO2 和 SSD 模型都无法接近当前最佳的结果，而RetinaNet 可以轻松地实现单阶段的最佳的检测结果，而且速度较快，他们将这归功于新型损失函数（Focal Loss）的应用，而不是简单的网络结构（其结构仍以 FPN 为基础网络）。

作者认为，单阶段检测器将面临很多背景和正负类别样本数量不平衡的问题（而不仅仅的简单的正类别样本的不均衡问题），一般的加权损失函数仅仅是为了解决样本数量不均衡问题，而Focal Loss 函数主要是针对分类难度大/小的样本，而这正好能与 RetinaNet 很好地契合。

注意点：

• 两阶段（two-stage）目标检测器无需担心正、负样本的不均衡问题，因为在第一阶段就将绝大部分不均衡的样本都移除了。

• RetinaNet 由两部分组成：主干网络（即卷积特征提取器，如 FPN）和两个特定任务的子网络（分类器和边界框回归器）。

• 采用不同的设计参数时，网络的性能不会发生太大的变化。

• Anchor 或 AnchorBoxes 是与 RPN 中相同的 Anchor[5]。Anchor 的坐标是滑动窗口的中心位置，其大小、横纵比（aspect ratio）与滑动窗口的长宽比有关，大小从 322 到 512 ，横纵比取值为{1:2, 1:1, 2:1}。

• 用 FPN 来提取图像特征，在每一阶段都有 cls+bbox 子网络，用于给出 Anchor 中所有位置的对应输出。

实现代码

• 官方的Caffe2版本：

  https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

• PyTorch版本：https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet

• Keras版本：https://github.com/fizyr/keras-retinanet

• MXNet版本：https://github.com/unsky/RetinaNet

▌Mask R-CNN

正如上面所述，Mask R-CNN [3]也几乎是同一个团队开发的，并发表在 ICCV 2017 上，用于图像的实例分割任务。简单来说，图像的实例分割不过就是不使用边界框的目标检测任务，目的是给出检测目标准确的分割掩码。这项任务想法简单，实现起来也并不困难，但是要使模型正常运行并达到当前最佳的水准，或者使用预训练好的模型来加快分割任务的实现等，想要做到这些可并不容易。

TL;DR：如果你了解 Faster R-CNN 的工作原理，那么 Mask R-CNN 模型对你来说是很简单的，只需要在 Faster R-CNN 的基础上添加一个用于分割的网络分支，其网络主体有 3 个分支，分别对应于 3 个不同的任务：分类、边界框回归和实例分割。

值得注意的是，Mask R-CNN 的最大贡献在于，仅仅使用简单、基础的网络设计，不需要多么复杂的训练优化过程及参数设置，就能够实现当前最佳的实例分割效果，并有很高的运行效率。

我很喜欢这篇论文，因为它的思想很简单。但是，那些看似简单的东西却伴有大量的解释。例如，多项式掩码与独立掩码的使用（softmax vs sigmoid）。

此外，Mask R-CNN 并未假设大量先验知识，因此在论文中也没有需要论证的内容。如果你有兴趣，可以仔细查看这篇论文，你可能会发现一些有趣的细节。基于你对 Faster RCNN已有了基础了解，我总结了以下一些细节帮助你进一步理解 Mask R-CNN：

• 首先，Mask R-CNN 与 Faster RCNN 类似，都是两阶段网络。第一阶段都是 RPN 网络。

• Mask R-CNN 添加一个并行分割分支，用于预测分割的掩码，称之为 FCN。

• Mask R-CNN 的损失函数由 L_cls、L_box、L_maskLcls、L_box、L_mask 四部分构成。

• Mask R-CNN 中用 ROIAlign 层代替 ROIPool。这不像 ROIPool 中那样能将你的计算结果的分数部分（x/spatial_scale）四舍五入成整数，而是通过双线性内插值法来找出特定浮点值对应的像素。

• 例如：假定 ROI 高度和宽度分别是 54、167。空间尺度，也称为 stride 是图像大小 size/Fmap 的值(H/h)，其值通常为 224/14=16 (H=224,h=14)。此外，还要注意的是：

• ROIPool: 54/16, 167/16 = 3,10

• ROIAlign: 54/16, 167/16 = 3.375, 10.4375

• 现在，我们使用双线性内插值法对其进行上采样。

• 根据 ROIAlign 输出的形状(如7x7)，我们可以用类似的操作将对应的区域分割成合适大小的子区域。

• 使用 Chainer folks 检查 ROIPooling 的 Python 实现，并尝试自己实现 ROIAlign。

• ROIAlign 的实现代码可在不同的库中获得，具体可查看下面给出的代码链接。

• Mask R-CNN 的主干网络是 ResNet-FPN。

此外，我还曾专门写过一篇文章介绍过Mask-RCNN的原理，博客地址是：https://coming.soon/。

实现代码

• 官方的Caffe2版本：

  https://github.com/facebookresearch/Detectron/tree/master/configs/12_2017_baselines

• Keras版本：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/

• PyTorch版本：https://github.com/soeaver/Pytorch_Mask_RCNN/

• MXNet版本：https://github.com/TuSimple/mx-maskrcnn

▌ Learning to Segment Everything

正如题目 Learning to Segment Everything 那样，这篇论文是关于目标分割任务，具体来说是解决实例分割问题。计算机视觉领域中标准的分割数据集对于现实的应用而言，数据集的数量都太有限了，即使是当前最流行、最丰富的 COCO 数据集[7]，也仅有 80 种目标类别，这还远远无法达到实用的需求。

相比之下，目标识别及检测的数据集，如 OpenImages[8]就有将近 6000 个分类类别和 545 个检测类别。此外，斯坦福大学的另一个数据集 Visual Genome 也拥有近 3000 个目标类别。但由于这个数据集中每个类别所包含的目标数量太少了，即使它的类别在实际应用中更加丰富、有用，深度神经网络也无法在这样的数据集上取得足够好的性能，因此研究者通常不喜欢选用这些数据集进行目标分类、检测问题的研究。值得注意的是，这个数据集仅有 3000 个目标检测（边界框）的标签类别，而没有包含任何目标分割的标注，即无法直接用于目标分割的研究。

下面来介绍我们要讲的这篇论文[4]。

就数据集而言，实际上边界框与分割标注之间并不存在太大的区别，区别仅在于后者比前者的标注信息更加精确。因此，本文的作者正是利用 Visual Genome[9]数据集中有 3000 个类别的目标边界框标签来解决目标分割任务。我们称这种方法为弱监督学习，即不需要相关任务的完整监督信息。如果他们使用的是 COCO + Visual Genome 的数据集，即同时使用分割标签和边界框标签，那么这同样可称为是半监督学习。

让我们回到主题，这篇论文提出了一种非常棒的思想，其网络架构主要如下：

• 网络结构建立在 Mask-RCNN 基础上。

• 同时使用有掩码和无掩码的输入对模型进行训练。

• 在分割掩码和边界框掩码之间添加了一个权重迁移函数。

• 当使用一个无掩码的输入时，将  函数预测的权重与掩码特征相乘。当传递一个有掩码的输入时，则使用一个简单的 MLP 而不使用该函数。

• 如下图所示：A 表示 COCO 数据集，B 表示 Visual Genome 数据集，对网络的不同输入使用不同的训练路径。

• 将两个损失同时进行反向传播将导致  不一致的权重值：对 COCO 和 Visual Genome 之间的共有的目标类别，需要同时计算掩码损失和边界框损失；而对于二者各自独有的类别，则仅需要计算边界框损失。作者使用的改进方法是：

• Fix：当反向传播掩码损失时，要计算预测掩码的权重 τ 关于权重迁移函数参数 θ 的梯度值，而对边界框的权重不做该计算。

• ，其中 τ 表示预测掩码的权重值。

由于 Visual Genome 数据集没有分割标注，模型无法给出在该数据集上目标分割的准确率，因此作者在其他的数据集上展示模型的验证结果。PASCAL-VOC 数据集有 20 个目标类别，这些类别全部包含在 COCO 数据集中。因此，对于这 20 种类别，他们使用 PASCAL-VOC 数据集的分割标注及 COCO 数据集中相应类别的边界框标签对模型进行训练。

论文展示了在 COCO 数据集中这 20 个类别上，模型实例分割的结果。此外由于两个数据集包含两种不同的真实标签，他们还对相反的情况进行了训练，实验结果如下图所示。



参考文献

[1] Lin, Tsung-Yi, Piotr Dollár, Ross B. Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan and Serge J. Belongie. “Feature Pyramid Networks for Object Detection.” *2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)* (2017): 936-944.

[2] Lin, Tsung-Yi, Priya Goyal, Ross B. Girshick, Kaiming He and Piotr Dollár. “Focal Loss for Dense Object Detection.” *2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)* (2017): 2999-3007.

[3] He, Kaiming, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár and Ross B. Girshick. “Mask R-CNN.” *2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)* (2017): 2980-2988.

[4] Hu, Ronghang, Piotr Dollár, Kaiming He, Trevor Darrell and Ross B. Girshick. “Learning to Segment Every Thing.” *CoRR*abs/1711.10370 (2017): n. pag.

[5] Ren, Shaoqing, Kaiming He, Ross B. Girshick and Jian Sun. “Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.” *IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence* 39 (2015): 1137-1149.

[6] Chollet, François. “Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions.” 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2017): 1800-1807.

[7] Lin, Tsung-Yi, Michael Maire, Serge J. Belongie, James Hays, Pietro Perona, Deva Ramanan, Piotr Dollár and C. Lawrence Zitnick. “Microsoft COCO: Common Objects in Context.” ECCV (2014).

[8] Krasin, Ivan and Duerig, Tom and Alldrin, Neil and Ferrari, Vittorio et al. OpenImages: A public dataset for large-scale multi-label and multi-class image classification. Dataset available from https://github.com/openimages

[9] Krishna, Ranjay, Congcong Li, Oliver Groth, Justin Johnson, Kenji Hata, Joshua Kravitz, Stephanie Chen, Yannis Kalantidis, David A. Shamma, Michael S. Bernstein and Li Fei-Fei. “Visual Genome: Connecting Language and Vision Using Crowdsourced Dense Image Annotations.” International Journal of Computer Vision 123 (2016): 32-73.

作者：krish 

原文链接：https://skrish13.github.io/articles/2018-03/fair-cv-saga

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