下图是将Cascade Mask R-CNN与基线版本比较的结果,在实例分割任务中,也取得了明显的精度提升。 作者还在一些特殊目标类、不同数据集上做了实验。 均表明该算法能一致性的提高精度。 总结 Cascade R-CNN通过引入多阶段级联结构,成功突破了传统目标检测方法在复杂样本处理上的局限性。它在小物体、遮挡物体和复杂背景下...
上一片文章我们调试了MMDetection 3.x 的 pipeline,这篇文章我们来调试一下 Pipeline 后面的 Model,本文选择以下cascade-mask-rcnn_convnext-t-p4-w7_fpn_4conv1fc-giou_amp-ms-crop-3x_coco.py配置文件进行调试和源码剖析。 本文以backbone为ConvNeXt-tiny为backbone的cascade rcnn为例,将围绕以下几个问题进行...
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 即为第一个 stage 的 mask 分支。 进阶准备:Cascade Mask R-CNN 由于Cascade R-CNN 在物体检测上的结果非常好,我们首先尝试将 Cascade R-CNN 和 Mask R-CNN 直接进行杂交,得到子代 Cascade Mask R-CNN,如上...
RCNN系列算法包括CNN系列文章中的RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN、Cascade RCNN，这些算法属于目标检测的two-stage方法，以高精度和好效果著称，是重要的研究方向。在目标检测领域，IOU阈值用于区分正样本与负样本。Cascade RCNN的网络结构包含三个阶段，每个阶段的IOU阈值分别为0.5、0.6、0...
cascade_rcnn.py ├─pre_dataset_coco │ │ anchor_solver.py 计算anchor的最佳参数│ │ refacter_pretrain.py 对官方模型进行修改,修改FC层│ │ coco2person.py 将coco中含有人的数据提取出来,包含mask,实验测试,有mask的框架比无mask精度高│ │ coco2voc.py coco转voc │ │ crowdhuman2coco.py ...
级联是一种比较经典的结构,在很多任务中都有用到,比如物体检测中的 CC-Net,Cascade R-CNN,语义分割中的 Deep Layer Cascade 等等。然而将这种结构或者思想引入到实例分割中并不是一件直接而容易的事情,如果直接将 Mask R-CNN 和 Cascade R-CNN 结合起来,获得的提升是有限的,因此我们需要更多地探索检测和分割任务...
RCNN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...
受Mask R-CNN发,作者将Cascade R-CNN推广到实例分割很简单,作者提供了三种策略,分别对应下图中b、c、d中将分割头S放在不同的位置。 实验结果 作者在通用目标检测、实例分割数据集COCO上进行了实验,换上骨干网ResNeXt-152的Cascade R-CNN 又刷出了新高度!AP 达到50.9。如下图: ...
cascade_rcnn.py ├─pre_dataset_coco │ │ anchor_solver.py 计算anchor的最佳参数 │ │ refacter_pretrain.py 对官方模型进行修改,修改FC层 │ │ coco2person.py 将coco中含有人的数据提取出来,包含mask,实验测试,有mask的框架比无mask精度高 │ │ coco2voc.py coco转voc │ │ crowdhuman2coco.py...
RCNN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...