CVPR2019-实例分割Mask Scoring R-CNN

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#Mask R-CNN #Mask Scoring RCNN #Mask Scoring R-CNN #Mask Head #IoU Loss

Mask Scoring R-CNN在CVPR2019上提出，解决了Mask RCNN中mask分数不能准确反映分割质量的问题。通过添加IoU预测分支，结合分类和IoU得分进行mask评分，提高了实例分割的性能。在COCO数据集上的测试结果显示显著提升。

今年的Oral，在coco数据集表现超过了Mask RCNN，来自地平线的华科实习生。

论文：Mask Scoring R-CNN【paper】【github】

1. 提出背景

     Mask RCNN 提出以来，一直是作为经典霸屏，但这里面一直存在一个严重的问题，那就是其score机制：

     由于沿用了 Faster RCNN 的 class和box，对应class是类别score，并不能代表mask的好坏，看下图：

2. 算法框架

    问题提出来，很简单的想法就是，我能否加一个分支预测mask部分的score呢？比如用IoU来度量。

     思路很简单，在Mask head的基础上，加了一个分支，将ROI对齐后的特征与得到的Mask做了一个concat，然后通过卷积层+全连接层，得到IoU Score，最后通过score相乘得到最终的得分：

Smask​ = Scls​ ∗ Siou​

  • 训练阶段
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[MS R-CNN] Mask Scoring R-CNN(CVPR. 2019 oral)
Ah丶Weii
04-23 366
1. Motivation Mask Scoring R-CNN 是在Mask R-CNN的基础之上，由于分类的得分scores没法很好的反映mask的quality，例如有些很高的scores 但是mask的quality却比较差，并且随着cls scores的增大，mask quality并不是呈现一种线性的关系。 因此将Smask = Scls * Smask_iou，decompose成2个部分，第一个cls的得分可以直接用faster rcnn的检测分类分支，而maskiou作为本文的一个.
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maskscoring_rcnn：纸张代码“ Mask Scoring R-CNN”
03-03
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