maskrcnn-benchmark-master（八）：build_roi_box_head()函数

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本文详细解析Mask R-CNN中box_head模块的工作原理，包括ROI特征提取、预测及损失评估等核心组件。

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前言

本篇将介绍build_roi_box_head()函数，这个函数是在your_project/maskrcnn_benchmark/modeling/roi_heads/box_head/box_head.py文件中，

def build_roi_box_head(cfg, in_channels):
    """
    Constructs a new box head.
    By default, uses ROIBoxHead, but if it turns out not to be enough, just register a new class
    and make it a parameter in the config
    """
    # 主要返回一个ROIBoxHead类对象
    return ROIBoxHead(cfg, in_channels)

一、ROIBoxHead类

从代码可知，build_roi_box_head()主要是返回一个ROIBoxHead类对象，看来我们主要需要了解的目标就是这个ROIBoxHead类了，这个类也是在your_project/maskrcnn_benchmark/modeling/roi_heads/box_head/box_head.py文件中，我们首先看一下__init__()函数:

class ROIBoxHead(torch.nn.Module):
    """
    Generic Box Head class.
    """

    def __init__(self, cfg, in_channels):
        super(ROIBoxHead, self).__init__()
        # ROI层中的特征提取器（先进行ROI Align，后续有没有特征提取操作看具体head的方法）
        # 因为RPN提取的Proposals大小都不太一样，为了使得这些Proposals的图片特征大小一样，
        # 需要进行ROI Align操作得到大小一样的特征。
        self.feature_extractor = make_roi_box_feature_extractor(cfg, in_channels)

        # ROI层中的边框预测类（用于类别的分类和box的回归~）
        self.predictor = make_roi_box_predictor(
            cfg, self.feature_extractor.out_channels)

        # 下面这两个和RPN中的很相像
        # ROI层中的后处理类（inference过程 进行NMS操作和box解码等操作）
        self.post_processor = make_roi_box_post_processor(cfg)
        # 训练过程计算loss
        self.loss_evaluator = make_roi_box_loss_evaluator(cfg)

接着我们看一下该类的forward()函数，了解该类的一个处理流程：

    def forward(self, features, proposals, targets=None):
        """
        Arguments:
            features (list[Tensor]): feature-maps from possibly several levels
            proposa