Mask R-CNN是在Faster R-CNN的基础上添加了一个预测分割mask的分支，如上图所示。其中黑色部分为原来的Faster-RCNN，红色部分为在Faster-RCNN网络上的修改。将RoI Pooling 层替换成了RoIAlign层；添加了并列的FCN层（mask层）。
一、RoIAlign
首先介绍一下RoIPooling，它的目的是为了从RPN网络确定的ROI中导出较小的特征图(a small feature map，eg 7x7)，ROI的大小各不相同，但是RoIPool后都变成了7x7大小。RPN网络会提出若干RoI的坐标以[x,y,w,h]表示，然后输入RoI Pooling，输出7x7大小的特征图供分类和定位使用。问题就出在RoI Pooling的输出大小是7x7上，如果ROI网络输出的RoI大小是8*8的，那么无法保证输入像素和输出像素是一一对应，首先他们包含的信息量不同（有的是1对1，有的是1对2），其次他们的坐标无法和输入对应起来（1对2的那个RoI输出像素该对应哪个输入像素的坐标？）。这对分类没什么影响，但是对分割却影响很大。RoIAlign的输出坐标使用插值算法得到，不再量化；每个grid中的值也不再使用max，同样使用差值算法。
如上图所示：为了得到固定大小（7X7）的feature map，我们需要做两次量化操作：1）图像坐标 — feature map坐标，2）feature map坐标 — ROI feature坐标。我们来说一下具体的细节，如图我们输入的是一张800x800的图像，在图像中有两个目标（猫和狗），狗的BB大小为665x665，经过VGG16网络后，我们可以获得对应的feature map，如果我们对卷积层进行Padding操作，我们的图片经过卷积层后保持原来的大小，但是由于池化层的存在，我们最终获得feature map 会比原图缩小一定的比例，这和Pooling层的个数和大小有关。在该VGG16中，我们使用了5个池化操作，每个池化操作都是2Pooling，因此我们最终获得feature map的大小为800/32 x 800/32 = 25x25（是整数），但是将狗的BB对应到feature map上面，我们得到的结果是665/32 x 665/32 = 20.78 x 20.78，结果是浮点数，含有小数，但是我们的像素值可没有小数，那么作者就对其进行了量化操作（即取整操作），即其结果变为20 x 20，在这里引入了第一次的量化误差；然而我们的feature map中有不同大小的ROI，但是我们后面的网络却要求我们有固定的输入，因此，我们需要将不同大小的ROI转化为固定的ROI feature，在这里使用的是7x7的ROI feature，那么我们需要将20 x 20的ROI映射成7 x 7的ROI feature，其结果是 20 /7 x 20/7 = 2.86 x 2.86，同样是浮点数，含有小数点，我们采取同样的操作对其进行取整吧，在这里引入了第二次量化误差。其实，这里引入的误差会导致图像中的像素和特征中的像素的偏差，即将feature空间的ROI对应到原图上面会出现很大的偏差。原因如下：比如用我们第二次引入的误差来分析，本来是2,86，我们将其量化为2，这期间引入了0.86的误差，看起来是一个很小的误差呀，但是你要记得这是在feature空间，我们的feature空间和图像空间是有比例关系的，在这里是1:32，那么对应到原图上面的差距就是0.86 x 32 = 27.52。这个差距不小吧，这还是仅仅考虑了第二次的量化误差。这会大大影响整个检测算法的性能，因此是一个严重的问题。
如上图所示，为了得到为了得到固定大小（7X7）的feature map，ROIAlign技术并没有使用量化操作，即我们不想引入量化误差，比如665 / 32 = 20.78，我们就用20.78，不用什么20来替代它，比如20.78 / 7 = 2.97，我们就用2.97，而不用2来代替它。这就是ROIAlign的初衷。那么我们如何处理这些浮点数呢，我们的解决思路是使用“双线性插值”算法。双线性插值是一种比较好的图像缩放算法，它充分的利用了原图中虚拟点（比如20.56这个浮点数，像素位置都是整数值，没有浮点值）四周的四个真实存在的像素值来共同决定目标图中的一个像素值，即可以将20.56这个虚拟的位置点对应的像素值估计出来。
如下图所示，蓝色的虚线框表示卷积后获得的feature map，黑色实线框表示ROI feature，最后需要输出的大小是2x2，那么我们就利用双线性插值来估计这些蓝点（虚拟坐标点，又称双线性插值的网格点）处所对应的像素值，最后得到相应的输出。这些蓝点是2x2Cell中的随机采样的普通点，作者指出，这些采样点的个数和位置不会对性能产生很大的影响，你也可以用其它的方法获得。然后在每一个橘红色的区域里面进行max pooling或者average pooling操作，获得最终2x2的输出结果。我们的整个过程中没有用到量化操作，没有引入误差，即原图中的像素和feature map中的像素是完全对齐的，没有偏差，这不仅会提高检测的精度，同时也会有利于实例分割。
ROIPooling和ROIAlign对比处理流程如下：
二、Network Architecture
整个的网络结构包含两部分，一部分是backbone用来提取特征，另一部分是head用来对每一个ROI进行分类、框回归和mask预测。
为了产生对应的Mask，文中提出了两种架构，即左边的Faster R-CNN/ResNet和右边的Faster R-CNN/FPN，如下图所示。
对于左边的架构，我们的backbone使用的是预训练好的ResNet，使用ResNet倒数第4层的网络。输入的ROI首先获得7x7x1024的ROI feature，然后将其升维到2048个通道（这里修改了原始的ResNet网络架构），然后有两个分支，上面的分支负责分类和回归，下面的分支负责生成对应的mask。由于前面进行了多次卷积和池化，减小了对应的分辨率，mask分支开始利用反卷积进行分辨率的提升，同时减少通道的个数，变为14x14x256，最后输出了14x14x80的mask模板。
而右边使用到的backbone是FPN网络，这是一个新的网络，通过输入单一尺度的图片，最后可以对应的特征金字塔，如果想要了解它的细节，请参考该链接。得到证实的是，该网络可以在一定程度上面提高检测的精度，当前很多的方法都用到了它。由于FPN网络已经包含了res5，可以更加高效的使用特征，因此这里使用了较少的filters。该架构也分为两个分支，作用于前者相同，但是分类分支和mask分支和前者相比有很大的区别。可能是因为FPN网络可以在不同尺度的特征上面获得许多有用信息，因此分类时使用了更少的滤波器。而mask分支中进行了多次卷积操作，首先将ROI变化为14x14x256的feature，然后进行了5次相同的操作（不清楚这里的原理，期待着你的解释），然后进行反卷积操作，最后输出28x28x80的mask。即输出了更大的mask，与前者相比可以获得更细致的mask。
三、Loss function
每个ROI的Loss函数如下所示：
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(Cls_k) = Sigmoid (Cls_k)，平均二值交叉熵 （average binary cross-entropy）Loss，通过逐像素的Sigmoid计算得到。对应一个属于GT中的第k类的ROI，Lmask仅仅在第k个mask上面有定义（其它的k-1个mask输出对整个Loss没有贡献）。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 ）。
四、实验结果
