(2)Mask-RCNN:《Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation》 (3)Cascade-RCNN:《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》 (4)HTC:《Hybrid Task Cascade For Instance Segmentation》 首先介绍:Faster-RCNN Faster-RCNN模型是目标检测领域一篇很牛逼的论文,它提出了一种名为RPN(...
without any bells and whistles, surpasses almost all previous state-of-the-art single-model detectors, on the challenging COCO detection task [36], especially under the stricter evaluation metrics. In addition, the Cascade RCNN can be built with any two-stage...
Cascade Mask R-CNN extends Cascade R-CNN to instance segmentation, by adding a mask head to the cascade. In the Mask R-CNN, the segmentation branch is inserted in parallel to the detection branch. However, the Cascade R-CNN has multiple detection branches. This raises the questions of 1)...
2 Cascade RCNN:将2-stage的frcnn拓展为multi-stage,作者提出each-stage分支(1st-stage:RPN,这里指RPN之后的分支)也需要针对专门的IoU阈值挑选对应质量的样本用于训练与检测,才能达到最佳性能;例如,2nd-stage在IoU = 0.5的样本下训练并检测,3rd-stage在IoU = 0.6,以此类推;这样的好处就是:each-stage检出并调整...
内容提示:分类号:T TP P 391 单位代码: 10183研究生学号: 2017534066 密级:公开吉 林大 学硕士学位论文( 专业学位 )基于 Cascade Mask R-CNN 改进的 X 光限制品监测算法研究Research on X-ray Restricted Items Monitoring AlgorithmBased on Improved Cascade Mask R-CNN作 作者者姓姓名名 :许 阳类 别别 ...
《农业工程学报》2024年第40卷第9期刊载了昆明理工大学等单位朱波、胡朋、刘宇晨与张冀武的论文——“基于CSS-Cascade Mask R-CNN的有遮挡多片烟叶部位识别”。该研究由中国烟草总公司云南省烟草公司重点项目(项目号:2021530000241012)资...
前天,arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》,目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。 两位作者均来自加州大学圣地亚哥分校,这可能是一篇投向TPAMI的论文。 在目标检测的实验中,借助于骨干网ResNeXt-152 的加持,在COCO数据集上AP达到50.9...
(1)Cascade-Mask-RCNN方法:没有很好地利用前一时刻的mask结果。 (2)能够区分难被区分的背景 1、Interleaved Execution Cascade R-CNN 虽然强行在每一个 stage 里面塞下了两个分支,但是这两个分支之间在训练过程中没有任何交互,它们是并行执行的。所以我们提出 Interleaved Execution,也即在每个 stage 里,先执行 ...
CNN系列的文章主要是RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN,这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表,这系列的算法精度高,效果好,是一类重要的方法。 论文地址:Cascade R-CNN 简要介绍 在目标检测中,IOU阈值被用来定义正样本(positive)与负样本(negative) 如果使用较低的IOU阈值,那么会...
在本篇论文中,我们提出了一种新的实例分割框架,设计了多任务多阶段的混合级联结构,并且融合了一个语义分割的分支来增强 spatial context。这种框架取得了明显优于 Mask R-CNN 和 Cascade Mask R-CNN 的结果。 方法 整个框架的演进可以用四张图来表示,其中 M 表示 mask 分支,B 表示 box 分支,数字表示 stage,M1...