【学界】CVPR2019 | 开源分割新算法MS R-CNN，性能超越何恺明Mask R-CNN

2019 年 3 月 5 日 GAN生成式对抗网络

来源：极市平台

今天介绍一篇CVPR2019的论文，来自华科和地平线，这篇论文从实例分割中mask 的分割质量角度出发，提出过去的经典分割框架存在的一个缺陷：用Bbox bounding box的classification confidence作为mask score，导致mask score和mask quality不配准。因此文章基于Mask R-CNN提出一个新的框架Mask Scoring R-CNN，能自动学习出mask quality，试图解决不配准的问题。

算法已开源:

https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn

在实例分割（instance segmentation）中，比如Mask R-CNN，mask 分支的分割质量（quality）来源于检测分支的classification confidence。Mask R-CNN其实Faster R-CNN系列的延伸，其在Faster R-CNN的基础上添加一个新的分支用来预测object mask，该分支以检测分支的输出作为输入，mask的质量一定程度上依赖于检测分支。这种简单粗暴的做法取得了SOTA的性能，近年来COCO比赛的冠军或者前几名基本是Mask R-CNN及其变体，但依然有上升的空间。

更仔细的来讲，Mask R-CNN存在的问题是：bounding box的classification confidence不能代表mask的分割质量。classification confidence高可以表示检测框的置信度高（严格来讲不能表示框的定位精准），但也会存在mask分割的质量差的情况。高的分类置信度也应该同时有好的mask 结果。

回到原始的初衷，文章希望得到精准的mask质量，那么如何评价输出的mask质量呢？

是AP，或者说是instance-level的IoU。这个IoU和检测用到的IoU是一个东西，前者是predict mask和gt mask的pixel-level的Intersection-over-Union，而后者则是predict box和gt box的box-level的Intersection-over-Union。所以一个直观的方法就是用IoU来表示分割的质量，那么让网络自己学习输出分割的质量也是简单直观的做法。学习出mask的IoU，那么最后的mask score就等于maskIoU乘以classification score，mask score就同时表示分类置信度和分割的质量。

作者在Mask R-CNN的基础上添加了一个MaskIoU分支用于预测当前输出的mask和gt mask的IoU。MaskIoU的输入由两部分组成，一是ROIAlign得到的RoI feature map，二是mask分支输出的mask。两者concat之后经过3层卷积和2层全连接输出MaskIoU。

training过程：

box分支和mask保持不变，输出的mask先经过阈值为0.5的binarize，再计算binary mask和gt的IoU作为target，采用L2 loss作为损失函数，loss weight设为1，3个分支同时end-to-end训练。

inference过程：

检测分支输出score最高的100个框，再送入mask分支，得到mask结果，RoI feature map再和mask送入MaskIoU分支得到mask iou，与box的classification score相乘就得到最后的mask score。

实验结果，在COCO 2017 test集上，相对于Mask R-CNN，mask AP有1个点多的提升。

同时作者还做了对比实验，验证不同的MaskIoU输入对性能的影响。文章列举了4种输入方式：

target mask和ROI feature concat
target mask和ROI feature 相乘
所有mask和ROI feature concat
target mask和高分辨率的ROI feature concat

其网络结构示意图如下：

验证不同training target对性能的影响：

只学习target类别的MaskIoU,忽略其他类别
学习所有类别的MaskIoU，相应的其他类别的MaskIoU的学习目标就是0
学习出现在ROI区域的类别的MaskIoU。

可以看出，setting#1的效果最好，setting#2的效果最差。

同时作者还做了实验探索Mask Scoring R-CNN的性能上界。

对每个输出的mask，用gt mask来代替，这样就保证了mask分支的输出是完美的，那么mask quality的差别仅仅来自于box的准确性和MaskIoU的预测结果。实验结果表明Mask Scoring R-CNN依然比Mask R-CNN更好，说明MaskIoU起到了alignment的效果，但很显然会比用gt mask 代替的效果差，说明box的准确性也会影响mask任务的性能，Mask Scoring R-CNN依然有提升的空间。

速度方面，作者在Titan V GPU上测试一张图片，对于ResNet18-FPN用时0.132s，Resnet101-DCN-FPN用时0.202s，Mask Scoring R-CNN和Mask R-CNN速度一样。

总结：

作者motivation就是想让mask的分数更合理，从而基于mask rcnn添加一个新的分支预测来得到更准确的分数，做法简单粗暴，从结果来看也有涨点。其实mask的分割质量也跟box输出结果有很大关系，这种detection-based分割方法不可避免，除非把detection结果做的非常高，不然mask也要受制于box的结果。这种做法与IoU-Net类似，都是希望直接学习最本质的metric方式来提升性能。

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