显示了Cascade R-CNN的一个简单实现,可以超越具有挑战性的COCO数据集上的所有单模型对象检测器。实验还表明,Cascade R-CNN可广泛应用于检测器架构,获得与基线检测器强度无关的一致增益。 1. 摘要 \quad 对象检测是一个复杂的问题,需要解决两个主要任务。首先,检测器必须解决识别问题,以区分前景对象和背景,并为其...
【Cascade R-CNN】 《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》 论文地址:arxiv.org/abs/1712.0072 代码地址:github.com/guoruoqian/c 【背景】 本文的出发点在于Faster R-CNN中IoU阈值选取。IoU阈值用于两个地方,分别是训练时判定正负样本和预测时计算mAP。在Faster R-CNN训练过程中,IoU阈值...
Cascade R-CNN 1. 概述 这是CVPR 2018的一篇文章,这篇文章也为我之前读R-CNN系列困扰的一个问题提供了一个解决方案:R-CNN在fine-tuning使用IOU threshold = 0.5来防止过拟合,而在分类阶段,使用softmax因为之前0.5的设定太过宽松(loose),而导致精度下降较多,因此单独训练了一个新的SVM分类器并且更改了IO...
简单来说 cascade R-CNN 是由一系列的检测模型组成,每个检测模型都基于不同 IOU 阈值的正负样本训练得到,前一个检测模型的输出作为后一个检测模型的输入,因此是 stage by stage 的训练方式,而且越往后的检测模型,其界定正负样本的 IOU 阈值是不断上升的。 Cascade R-CNN 的几个检测网络(Head网络)是基于不同的...
级联R-CNN可以用任意的两步阶段结构的R-CNN建立。 2 Related Work RetinaNet解决密集物体检测,前景和背景极端不平衡问题,并取得了比两步的目标检测更好的效果。 3、Object Detection 基于Faster-RCNN,第一步proposal subnetwork(RPN网络)生成候选框H0,第二步是ROI池化层H1,将不同大小候选框在特征图上的映射patch,...
Figure3(a)表示Faster RCNN,因为双阶段类型的目标检测算法基本上都基于Faster RCNN,所以这里也以该算法为BaseLine。 Figure3(b)表示迭代式的边界框回归,从图也非常容易看出思想,就是前一个检测模型回归得到的边界框坐标初始化下一个检测模型的边界框,然后继续回归,这样迭代三次后得到...
Cascade R-CNN通过级联边界框回归过程解决检测质量问题。每个回归变量经过优化，样本分布从一个阶段到另一个阶段逐步倾斜，更倾向于高质量样本。级联不仅用于训练，也用于推理，消除了训练与推理分布之间的差异。优化了针对不同阶段的重采样分布的专用回归变量，避免了迭代边界框回归中的问题。实验结果表明，...
(54)发明名称基于多度量检测器的Cascade R-CNN行人检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于多度量检测器的Cascade R‑CNN行人检测方法,包括对行人图片进行尺寸标准化和归一化处理,得到行人图片集,图片集中含有标注,划分训练集和测试集,并设置迭代次数和学习步长;将图片和标注通过多度量检测器的Cascade R‑CNN模型...
内容提示: 2021 年第 9 期12计算机应用信息技术 与 信息化改进的 Cascade R-CNN 遥感图像目标检测算法汪 鹏1 熊 攀 1 董永锋 1 王利琴 1 WANG Peng XIONG Pan DONG Yongfeng WANG Liqin 摘要 在遥感领域中遥感图像目标检测始终都是研究的焦点课题,不过遥感图像内物体间距比较大,而且图像背景复杂度较高。针对...
图像目标检测之cascade-rcnn实践 最近一直在调试目标检测方面的模型,其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn,因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 1、模型原理 在two-stage模型中,常见都会预测得到一些目标对象的候选框,这个候选框跟真实值之间一般通过交叉面积...