臉書AI研究院近期才開源釋出自家AR技術的核心物件辨識框架Detectron，近日又打造出輕量版的物件偵測和分割架構MaskRCNN2Go，可在行動裝置上即時且準確地偵測人體的動作，MaskRCNN2Go架構是根據臉書自家的物件偵測和分割的架構Mask R-CNN，經過優化和調整後打造出的輕量版本，這套模型現在還在研究階段。
過去，臉書AI相機團隊正在研究多種電腦視覺技術和工具，來協助人們展現自己，舉例來說，透過即時的風格轉換（Style transfer），能夠將使用者的照片或是影片，變成梵谷畫像的風格，搭配及時臉部追蹤器，系統可以幫使用者上妝，甚至將使用者的臉部變成阿凡達，試想，如果能夠將整身都變成阿凡達呢？
為了達到這個任務，臉書AI相機團隊需要正確地即時偵測和追蹤人體的動作，由於要辨識出人的身分和大量的姿勢變動，這是非常具有挑戰性的問題，人體的動作可能是坐著、走路或是跑步，且偵測的對象穿著也不一，可能穿著很長的大衣或是短褲，再加上，偵測的對象可能被其他人或是物品擋住，這些因素都增加創造準確的人體追蹤（Body tracking）系統的困難度。
最近，臉書AI相機團隊開發了能夠準確偵測人體姿勢的新技術，還能區隔人與背景，該套模型只有幾MB，能夠在智慧型手機上即時地偵人體，臉書也表示，將來這套模型可以協助創造更多新的應用，像是用手勢控制遊戲、將人去識別化等。
MaskRCNN2Go的架構
臉書AI相機團隊打造的人體偵測和分割模型，是採用了物件偵測和分割架構Mask R-CNN，Mask R-CNN架構是臉書AI研究院先前發表的論文，還獲得了2017年度國際電腦視覺大會最佳論文獎，Mask R-CNN可以有效地偵測在圖片中的物件，同時預測每個物件外型，建立分割遮罩（Segmentation mask），也就是演算法能夠偵測圖片中每一個物件之後，描繪出每個物件的外型。
為了能夠在智慧型手機上即時執行Mask R-CNN的模型，臉書AI相機團隊、AML和FAIR的研究人員和工程師一同合作，創造了一個高效能且輕量型的架構：Mask R-CNN2Go，Mask R-CNN2Go模型涵蓋了5個元件，分別是主模型、候選區域網路、人體部位偵測器、軀幹偵測器、分割器。
首先，主模型（Trunk model）包含多個卷積層，會產生匯入圖片的特徵，透過候選區域網路（Region Proposal Network）演算法，產生預設大小範圍的候選區域（Bounding box），也就是透過圖片中的邊緣、顏色、紋理等特徵，預先找出圖片中物件可能出現的位置。
接著，區域特徵聚集層（ROI-Align layer）會抽取候選框區域中每個物件的特徵，並傳送到人體部位偵測器（Detection head）。人體部位偵測器包含一系列的卷積層、池化層（Pooling）和全連接層（Fully-connected layers）。
針對每個候選區域，模型會預測該物件與人的相似度，來判定是物件是否為人體，人體部位偵測器也會用非極大值抑制（Non-max suppression）的方法，修正候選區域的座標位置和相鄰的區域，並產生圖片中每個人體的最終候選區域。
有了每個人體的候選區域後，研究團隊在軀幹偵測器（Key point head）中，用另一個區域特徵聚集層，萃取圖片中人體軀幹和頭部特徵，產生人體軀幹的遮罩（Mask），最後，取最大的範圍產生最終的座標位置。
為行動裝置打造的輕量模型MaskRCNN2Go
原本根據影像辨識架構ResNet打造的Mask R-CNN模型，由於受限於行動裝置的運算能力和儲存空間，無法在在手機上執行，為了解決這個問題，臉書為行動裝置開發了高效能的輕量型架構MaskRCNN2Go。
臉書使用了多個方法降低原模型的大小，花了許多時間在優化並修改多個卷積層的寬度，為了確保有足夠大的容納空間，卷積層的核大小臉書採用1×1、3×3和5×5的大小，也修剪權重來減少模型的大小，最終的模型只有幾MB，且非常準確。
為了即時執行深度學習演算法，研究團隊採用並優化臉書的核心架構Caffe2，善用加速神經網路計算的函式庫NNPack、SNPE和 Metal，並將修改過的模型模組化，這樣一來可以打造輕量型的模型，又能確保模型可以快速運行，且避免潛在不相容的問題。
臉書表示，開發行動裝置的電腦視覺模型是個困難的任務，模型在沒有大量的記憶體條件下，必須占用空間小、運算速度快，預測結果還要準確，臉書未來還會持續開發在行動裝置上可執行的高效能模型，來節省所需的電力和運算力。
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