标题：RefineMask: Towards High-Quality Instance Segmentation with Fine-Grained Features

论文：https://arxiv.org/pdf/2104.08569.pdf
代码：https://github.com/zhanggang001/RefineMask/

CVPR 2021 论文，作者单位：清华大学、商汤科技、同济大学、中科院自动化所。

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动机

实例分割是计算机视觉领域中比较有挑战性的任务之一，Mask R-CNN是实例分割任务的经典方法，但是包括Mask R-CNN在内的多种方法，都会在实例分割时损失一些细节信息，如下图所示：

从上图中可以看出，Mask R-CNN总体而言有比较高的实例分割精度，但其在边界区域的精度不是很高。造成这种现象的原因有二：（1）深层次feature map的空间尺寸通常比较小，难以保留细节信息；（2）ROI Pooling操作进一步减小了feature map的空间尺寸，造成了细节信息的丢失。

与实例分割不同的是，语义分割任务不需要使用高层次特征区分不同的实例，因而其feature map的空间尺寸比较大，因此能够产生高质量的分割结果，尤其是在分割的边界有比较高的质量，如上图中图（b）所示。

作者提出了RefineMask，在二阶段实例分割框架的基础上，使用细粒度特征弥补细节丢失，如上图中图（c）所示。

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网络总体结构

RefineMask总体结构如下图所示：

RefineMask以FPN目标检测器为基础，上图中省略了detection head。RefineMask在检测器基础上额外增加了semantic head和mask head。

semantic head使用FPN中尺寸最高的feature map作为输入，semantic head中不包含下采样等空间压缩操作，因此semantic head的输出和输入有同样的尺寸，从而保证其输出有丰富的细节信息。semantic head的输出用于辅助mask head做实例分割。

mask head使用“多阶段”的形式完成实例分割任务，在每个阶段中包含Semantic Fusion Module(SFM)，mask head会融合包含细粒度信息的semantic feature和semantic mask，然后增加feature map尺寸用于更细粒度的mask预测。

此外，在mask head中还包含Boundary-Aware Refinement(BAR)操作，增强对实例边界的预测能力。

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Semantic Head

semantic head包含4个卷积层，用于提取整张输入图像的语义信息，还包含1个二值分类器用于输出每个像素点属于前景的概率。使用二值交叉熵损失函数训练semantic head。

将semantic feature和semantic mask统称为细粒度特征，在mask head中，使用semantic head输出的细粒度特征补充细节信息，从而预测出高质量的instance mask。

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Mask Head

3.1 Initial Mask

在mask head中，首先有一个RoIAlign操作，输出的feature map，紧接着是2个卷积操作产生instance feature，然后使用1个卷积操作预测instance mask，在RefineMask中将该mask称作initial mask，作为后续操作的输入之一。

3.2 Multi-stage Refinement

mask head中的主体操作为multi-stage refinement，每个stage包含4个输入：（1）instance feature，（2）instance mask，（3）semantic feature，（4）semantic mask。

在每个stage中，Semantic Fusion Module(SFM)融合上述4个输入，然后进行上采样操作，得到尺寸更大的特征。SFM的结构如下图所示：

如上图所示，SFM中首先包含卷积操作用于融合多个输入、减少通道数；紧接着是3个并行的卷积，每个卷积都有不同的dilation参数设置，用于提取不同感受野的特征；最后将instance mask、semantic mask与融合后的特征进行concat操作，作为SFM输出。

在mask head中包含多个SFM，完成多次特征上采样操作。

3.3 Boundary-Aware Refinement(BAR)

BAR的目的是更关注mask的边界信息，以提高网络对mask边界细节的预测能力。

边界区域的定义

使用表示第个stage的instance mask，的尺寸为，其中。

使用表示的边界区域，的定义如下：

上式中的表示中的像素的位置，表示到边界的最近距离，mask的边界如下图所示：

为了快速计算，作者使用卷积操作近似求解，若边界宽度为1，卷积核为：

若边界宽度为2，卷积核为：

使用上述卷积核作用于，将输出结果记作，与有相同的尺寸。通过如下公式计算得到：

构建边界区域的宽度在训练时设置为2，推理时设置为1。

训练

在mask head的多个stage中，除第1个stage以外，其他stage的instance mask只包含边界区域的信息。训练时它们的损失函数为：

损失函数中的表示前一个stage中ground truth mask的边界区域和预测mask的边界区域并集的双线性上采样，为第个instance在位置处的二值交叉熵损失，是instance的数量，为第个stage输出特征的尺寸。

推理

在推理时每个stage的最终输出为：

上式中的表示元素级别的乘法操作。上述过程可以表示为下图（以k=2为例）：

上图中的表示元素乘法，表示元素加法，为的边界区域，是第2个stage最终输出的instance mask。

在推理时重复上述过程，即可得到细粒度的instance mask。

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实验

使用Mask R-CNN作为baseline，在实现时mask head中包含3个stage。对于semantic head、initial mask和mask head的第1个stage，使用二值交叉熵损失函数；对于mask head的最后2个stage，使用3.3中定义的损失函数；detection head部分和Mask R-CNN保持一致。

mask head中的initial mask、3个stage的损失函数权重值分别为0.25、0.5、0.75、1，detection head损失的权重值为2。使用水平翻转操作用于数据增强。

在COCO val2017上的预测结果如下表所示：

上表中的表示使用LVIS数据集标注计算的结果。

RefineMask和其他方法的推理速度对比如下表所示：

上表中的FPS数据在V100 GPU上测量得到。从上表中可以看出，RefineMask兼顾性能和推理速度。

RefineMask与其他方法的性能对比如下：

RefineMask在Cityscapes验证集上的测试结果如下表所示：

Mask R-CNN和RefineMask的可视化对比如下图所示：

上图中第一行表示Mask R-CNN的预测结果，第二行表示RefineMask的预测结果，第三行表示ground truth。显然，RefineMask比Mask R-CNN有更好的分割效果，尤其是在边缘细节上。

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总结

作者提出了RefineMask实例分割网络，该网络以Mask R-CNN为基础进行改进。RefineMask在mask head中利用了semantic head提供的细节信息，使用SFM和BAR模块，着重提高mask head在边界细节处的预测性能。通过实验证明，相比其他方法，RefineMask有更好的性能，且兼顾推理速度。

备注：分割

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