第i个二值掩膜输出就是该RoI的损失Lmask
对于预测的二值掩膜输出，我们对每个像素点应用sigmoid函数，整体损失定义为平均二值交叉损失熵。
引入预测K
个输出的机制，允许每个类都生成独立的掩膜，避免类间竞争。这样做解耦了掩膜和种类预测。不像是FCN的方法，在每个像素点上应用softmax函数，整体采用的多任务交叉熵，这样会导致类间竞争，最终导致分割效果差。
掩膜表示到RoIAlign层
在Faster R-CNN上预测物体标签或bbox偏移量是将feature map压缩到FC层最终输出vector，压缩的过程丢失了空间上(平面结构)的信息，而掩膜是对输入目标做空间上的编码，直接用卷积形式表示像素点之间的对应关系那是最好的了。
输出掩膜的操作是不需要压缩输出vector，所以可以使用FCN(Full Convolutional Network)，不仅效率高，而且参数量还少。为了更好的表示出RoI输入和FCN输出的feature之间的像素对应关系，提出了RoIAlign层。
先回顾一下RoIPool层：
其核心思想是将不同大小的RoI输入到RoIPool层，RoIPool层将RoI量化成不同粒度的特征图（量化成一个一个bin），在此基础上使用池化操作提取特征。
下图是SPPNet内对RoI的操作，在Faster R-CNN中只使用了一种粒度的特征图：
平面示意图如下：
这里面存在一些问题，在上面量操作上，实际计算中是使用的是[x/16]
，16的量化的步长，[·]是舍入操作(rounding)。这套量化舍入操作在提取特征时有着较好的鲁棒性(检测物体具有平移不变性等)，但是这很不利于掩膜定位，有较大负面效果。
针对这个问题，提出了RoIAlign层：避免了对RoI边界或bin的量化操作，在扩展feature map时使用双线性插值算法。这里实现的架构要看FPN论文：
一开始的Faster R-CNN是基于最上层的特征映射做分割和预测的，这会丢失高分辨下的信息，直观的影响就是丢失小目标检测，对细节部分丢失不敏感。受到SSD的启发，FPN也使用了多层特征做预测。这里使用的top-down的架构，是将高层的特征反卷积带到低层的特征(即有了语义，也有精度)，而在MRCNN论文里面说的双线性差值算法就是这里的top-down反卷积是用的插值算法。
总结
MRCNN有着优异的效果，除去了掩膜分支的作用，很大程度上是因为基础特征网络的增强，论文使用的是ResNeXt101+FPN的top-down组合，有着极强的特征学习能力，并且在实验中夹杂这多种工程调优技巧。
但是吧，MRCNN的缺点也很明显，需要大的计算能力并且速度慢，这离实际应用还是有很长的路，坐等大神们发力！