Cascade R-CNN是一个顺序的多阶段extension,利用前一个阶段的输出进行下一阶段的训练,阶段越往后使用更高的IoU阈值,产生更高质量的bndbox。Cascade R-CNN简单而有效,能直接添加到其它R-CNN型detector中,带来巨大的性能提升(2-4%) 既然在Faster R-CNN中不能一味的提高IoU来达到输出高质量bbox的目的,那一个很自...
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...
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,如上图(a)所示。在这种实现里,每一个 stage 和 Mask R-CNN 相似,都有一个 mask 分支 和 box 分支。当前 stage 会接受 RPN 或者 上一...
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 ...
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...
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...
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...
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,超越之前的SOTA TridentNet算法的48.4,在实例分割实验中精度也显著高于Mask R-CNN。 Cascade R-CNN 是什么? Cascade R-CNN 是2017年末出的目标检测算法,它的核心思想是: