Facebook 實(shí)驗(yàn)室出爐的新論文《Mask R-CNN》，第一作者何愷明帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)提出了一種名為「Mask R-CNN」的目標(biāo)實(shí)例分割框架。研究顯示，該框架相比傳統(tǒng)的操作方法更佳簡單靈活。
如果對物體識別和分割技術(shù)有所了解的讀者們，可能對這個流程并不陌生。傳統(tǒng)的物體識別和圖像語義分割技術(shù)目前集中于運(yùn)用 Fast/Faster R－CNN 和全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）框架等方法，上述概念的優(yōu)點(diǎn)非常明顯：
1. 直觀
2. 訓(xùn)練和推斷速度快
3. 靈活性和魯棒性好
不過在此前文章中提及的一樣，目標(biāo)分割的難點(diǎn)在于涉及兩個任務(wù)：
1. 用物體識別技術(shù)識別物體，并用邊界框表示出物體邊界；
2. 用語義分割給像素分類，但不區(qū)分不同的對象實(shí)例。
「本篇論文的創(chuàng)新點(diǎn)在于作者在 Faster R-CNN 的基礎(chǔ)上，只增加了一條對計(jì)算資源要求很小的分支，就把原來只用在物體檢測任務(wù)上的技術(shù)應(yīng)用到物體分割技術(shù)上?！?/div>
圖普科技工程師：Mask R-CNN的理論創(chuàng)新會帶來怎樣的可能性？
Mask R-CNN 框架
Mask R-CNN 作為 Faster R-CNN 的擴(kuò)展形式，主要的任務(wù)流程如下：
1. 首先檢測出圖片中可能存在物體的區(qū)間，得到多個候選框；
2. 用一條子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支預(yù)測：
每個框內(nèi)的物體類別
物體在候選框里的矩形范圍（橫坐標(biāo)縱坐標(biāo)，寬，高）
3. 用另外一條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支對每個候選框預(yù)測候選框中哪些像素是屬于該物體的。
那么，這樣的改進(jìn)能夠起到怎樣的作用呢？好處自然非常明顯。
首先是適用性強(qiáng)。Mask R-CNN 的框架非常通用靈活，只需要經(jīng)過少量修改，便能夠推廣到很多的任務(wù)上。
其次是更好地利用不同任務(wù)的監(jiān)督數(shù)據(jù)。圖普科技工程師表示，「以前是檢測任務(wù)只能利用檢測的數(shù)據(jù)，分割任務(wù)只能利用到分割的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在 Mask R-CNN 能同時用上檢測，分割等數(shù)據(jù)，同時訓(xùn)練檢測，分割等任務(wù)，」AI 科技評論從論文的實(shí)驗(yàn)中了解到，任務(wù)都能達(dá)到業(yè)界標(biāo)桿的效果。
在論文中，Mask R-CNN 在 COCO 數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以參考AI科技評論的此前文章。那么它是否能延展到更大的范圍呢？圖普科技工程師對此則一分為二地看待，他認(rèn)為短期內(nèi)在個人領(lǐng)域還無法看到直接應(yīng)用，不過在云端廠商和科研工作上，由于它良好的表現(xiàn)性能和實(shí)用性，的確可以在很多地方獲得大規(guī)模應(yīng)用。
既然是 Facebook 研究院提出的新成果，根據(jù)圖普科技工程師的設(shè)想，可能會有以下三個方向：
首先是圖片自動打標(biāo)簽的功能?；?Facebook 的社交屬性，它識別人臉的能力已經(jīng)越來越強(qiáng)，但「讀懂圖片」的能力還在不斷探索中。Mask R-CNN 兼具物體識別并用語義分割給像素分類的能力，的確很有可能先在自家的社交網(wǎng)絡(luò)上獲得大范圍應(yīng)用。
其次是 AR 技術(shù)。比如說，在鏡頭中的沙發(fā)上顯示一個 3D 虛擬美女，那么如何判斷沙發(fā)的位置和角度，并據(jù)此調(diào)整美女的坐姿，如果要做到「毫無違和感」，同樣需要對圖像的邊界進(jìn)行界定。
還有一點(diǎn)是 VR 技術(shù)。「在游戲領(lǐng)域，可以采用 Mask R-CNN 精確捕捉人的動作，讓玩家在能在虛擬世界自由扮演角色?！?/div>
雖然現(xiàn)在討論應(yīng)用還有些早，不過 AI 科技評論依然期待 FAIR 在未來能有更多的理論創(chuàng)新，并能夠早日應(yīng)用于我們的生活當(dāng)中。
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