Mask RCNN介绍
Mask R-CNN是何恺明在ICCV 2017上发表的实例分割模型（Instance segmentation），实例分割主要在目标检测的基础上获得每个目标的分割掩码。
模型结构及数据变化推理
模型基本结构由：backbone(FPN)+RPN+RoI Align+预测头（ box, class, mask）几部分组成，输入图像，输出预测的目标类别（class）、目标位置框(box)、基于目标框的掩码(mask)三部分，为便于理解模型使用中数据的变化，本文忽略batch这一维度，相当于直接输入一张图像进行数据推理。
backbone(FNP)
backbone：骨干网络，通过一系列卷积池化+残差拼接，获得图像的深度特征信息（feature map）
FNP：特征金字塔，在骨干网络卷积过程中，其中间层会产生不同尺度的特征信息 ，大小分别为原图大小的1/4,1/8,1/16,1/32,1/64，这些尺度不同、深度不同的特征信息更利于全面获取图像的高低维度信息，将这些选择不同尺寸的特征信息共同称为特征金字塔，也就是后续要利用的feature map。
输入：图像 [3, image_height, image_weight]
最后输出：[channe, 1/4image_height, ,1/4image_weight]……[channe, 1/64image_height, ,1/64*image_weight] 代表5个尺度的特征量，其中channe代表特征通道数。
RPN
RPN：Region Proposal Network，用于利用backbone产生的feature map 生成感兴趣区域候选框Proposal ，感兴趣区域就是可能有目标的区域
输入：back bone的输出，[channe, 1/4image_height, , 1/4*image_weight ] ……，
输出：卷积生成两束分支，分别是bbox,class 共同代表候选框信息，它们是成对出现的，个数是一系列候选框，这些候选框经过非极大值抑制等筛选才会形成真正的候选框，真正候选框才有id(ROI_id)
（1）bbox：now_height, now_weight, k, 4
（2）class：now_height, now_weight, k, 2
上述公式代表在输入图上每个像素点上产生K个候选框，now_heigh指的输入的特征的尺度宽高。K一般是3，代表3个锚框（anchor），数字4代表预测的anchor的放缩比例，数字2代表该候选框是否含有目标（0,1），即前景和背景的概率，该输出信息除了用于向后传递，还参与损失计算。
RPN处理后的输出bbox和class 和生成的所有anchor进行进一步处理：
用class输出进行得分排序筛选，获得6000个得分靠前的anchor
用bbox输出对筛选后的anchor进行回归纠正，得到更准确的anchor
删除不合理的anchor,如超出原图的
NMS筛选，得到2000个anchor
ROI Align
经过RPN生成并筛选的anchor候选框与backbone输出的feature map相结合，生成ROI Align的输入roi信息，结合过程如下：
输入：bbox++feature map
输出：roi(roi_id, roi_height, roi_weight, channel)
具体细节：对将NMS得到的anchor进行判断，判断其应该在哪个尺度上的feature map进行roi采用，具体判断方式主要是利用anchor的大小生成一个判断指标。得出判断结果后将anchor转化到具体尺寸下的大小，并扣去该位置下的对应feature map,注意这儿anchor的是个坐标点是通过双向线性插值取得的（参考faster rcnn中的实现）。
在特征通道上采样生成的ROI需要resize，生成大小相同的ＲＯＩ特征,t同样涉及双向线性插值。
输入：roi(roi_id, roi_height, roi_weight, channel)
输出：roi_id, channel, poolsize, poolsize
roi_id代表RPN后经过筛选的有用的候选框的id；
channel代表feature map的一样的多少层的特征通道数量，poolsize就代表将不同的候选框resize成大小一样的矩形，方面后续数据处理。
预测头（ box, class, mask）
利用ROI Align输出，生成真正的预测结果数据
主要是卷积池化全连接生成两个分支（类别边框预测分支、掩码预测分支）
注意ROI其实分别为两个分支独立运行了两遍，生成的poolsize不相同，分贝为77和1414
box, class分支
就是利用卷积池化全连接，分别预测class和box
输入roi_id, channel,7，7
输出：
class（roi_id，numclass）,numclass代表每个类别的概率；
box(roi_id， numclass,4),代表每个类别下的box信息，数字4代表 y1,x1,y2,x2。最终计算损失时只会取一个类别下的box信息。
mask分支
利用卷积池化反卷积，为每个目标候选框生成一个掩码（0，1填充）
输入：[roi_id, channel,14，14]
输出：[roi_id，numclass, 28,28]，代表为每个可能的类别都生成了掩码，计算损失时指只会去一个掩码
(1)，注意，掩码虽然是28*28的方阵，而目标框是大小长宽不一的矩形，计算掩码顺时时会先将方阵转换到对应候选框的大小，再计算掩码信息。
模型训练流程
了解了基本的框架和数据走向，介绍训练过程中，具体细节（待补充2022.10.5）
模型推理（测试）流程
推理过程中数据处理流程；（待补充，2022.10.5）
（补充）损失计算
损失的计算非常有特色（待补充，2022.105）
Mask Rcnn一共有5个损失函数分别是：
1、rpn网络的两个损失：RPN的class、bbox输出和input_rpn_match、input_rpn_bbox两两对应的损失
这个损失的具体理解建议结合代码进行理解。主要是以下两个参数的由来。
(参考大佬博主 https://blog.csdn.net/u012655441/article/details/122304099的代码理解）
input_rpn_match：对于真实的前景目标，从所有原生图像的所有anchor 中，依照目标是否存在和IOU两方面找到最接近真实目标的anchor,为这些anchor赋予正负样本以及box的转化比例
input_rpn_bbo：与上相同,就是从所有anchor和真实目标标签中生成的
2、类别边框预测分支的两个损失：就是输出类别边框和真实类别边框两两建立损失。
3、以及mask分支的损失函数：就是预测mask和真实mask建立损失。
