Mask RCNN---two stage
mask rcnn是一个分割算法(实例分割)，可用于：
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实例分割
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关键点检测
本质上，mask R-CNN是在faster rcnn的基础上，加入了FCN模块，得到最终的分割结果。
先检测，再分割。不是对整张feature map进行fcn，而是通过faster rcnn得到不同的region proposal，通过roi pooling将小特征图变为相同大小，对其进行fcn。
模型框架
改进1: ROI Pooling → ROI Align
ROI Pooling的过程较为粗糙，存在两次量化过程，导致最终的定位精度不够精确。
给定一个feature map，得到了若干个Region Proposal
经过筛选后，这些proposal需要映射到feature map上，统一池化成7×7的尺寸
然而，该过程会发生两次量化误差。
第一次： 原图映射到feature map上产生误差。
假设一个region尺寸为665，映射到feature map上的时候缩小了32倍<2^5>（5次卷积）。
那么roi pooling选择的就是20×20的区域。
实际上，理论的尺寸为665/32=20.78， roi pooling将其约等于20，造成了0.78的误差。
0.78×32=24.96，因此造成的bbox的误差约为25个像素。
这对于小目标的尺寸会造成较大误差。
第二次 第二次误差来自于池化过程。
roi pooling在池化过程中，将feature按整数切割成若干个同等大小的块，然后分别取max。
也就是说按照整数坐标对图像进行池化。显然，这存在问题。
例如，20×20的feature进行池化，得到7×7，每个格子的坐标为2.86×2.86
这里取整数显然存在问题。
ROI Align
roi align则采用了浮点坐标的方式，来尽量减小量化误差。
其核心思想为：通过浮点数坐标的方式进行计算。虽然在浮点数上没有数值，也可以通过(双)线性插值的方式来得到像素值。
从大图中，找到region的四个角坐标(浮点数)
然后，在此区域将region划分成相等大小的7×7块
在这些块内，每个块产生4个坐标点，通过线性插值的方式来得到像素值。
然后对这些像素值进行池化处理。
改进2: FPN
加入了FPN分支
右侧模型输出了更大的尺寸，从而能够获得更加精细的结果。
损失函数
效果展示
注意力机制的语义分割
什么是注意力机制？
早期人们对注意力的认知，主要是上下文的关联，或者说是全局性的关联。
往往，一张图像中像素的语义，不仅仅和周围像素相关，也可能和较远的像素相关。
然而，受限于卷积的特性，无法从全局层面去观察图像，从而使得像素之间的上下文关联较为薄弱。
从另一个角度讲，注意力机制的存在一个重要作用，是为了更好的扩大感受野。
因此，空洞卷积（位置固定），从某种程度上来说，可以认为是注意力机制的萌芽。
同时需要注意的是，注意力机制不仅仅是扩大感受野。同时，包括：
扩大感受野:为了考虑到相隔较远的像素的关系
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过滤不相干信息
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建模长距离依赖性
基于注意力机制的模型--PSANet
psanet是较早使用注意力机制的模型。
在该模型之前，语义分割所面临的主要痛点在于：
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感受野问题。堆叠卷积效果一般，空洞卷积位置固定，难以灵活建模和过滤信息
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上下文信息难以结合。相距较远的像素区域存在强关联，但无法有效的关联起来
而PSANet针对上述问题的解决方案是：
利用自注意力机制，学习一个注意力掩膜mask，从而在特征层面关联建模，来解决局部特征的约束。
网络结构
input为特征，通过卷积得到两两之间注意力值<变长>（2h*2w），每一长条即：当前点与其他点的相关性；
其中，粉红色的块即得到的注意力特征；X为backbone的输出，经过上路(collect)和下路(distribute)两个分支融合后，得到最终输出。
以上内容即为注意力模块。
总体结构
代码
注意力模型2--DANet
DANet创新性地将注意力划分成两种类型：
1. 通道间的注意力（蓝色的块）
2. 通道内的注意力（绿色的块）
以通道内注意力为例，其基本计算过程如下图所示
首先，给定A如下
B经过reshape之后，得到
再转置，得到
那么B C矩阵相乘的结果为
最后，再乘以D，得到
这样，可以看出将同一个通道内的不同位置的信息，融合到了一起。
而通道间的注意力map经过类似的处理，得到了下图的结果
显然，他可以融合不同通道间的内容。
代码
CCNET：一种十字形的attention模块
non-block：非局部（即全局）
attention与原始特征相乘：即加权
(a)太慢了
一种简化计算的注意力机制。
与级联操作 ( 3*3先经过1*3，在经过3*1：可以加速 ) 类似
经过两次十字attention，即可求解全局下的注意力。
网络结构
reducation:减小channels(为了减小计算量)
加入attention后，就不用加CRF就可以比较好的分割出边缘细节
