而作者提出了一种新的检测器体系结构,Cascade R-CNN,以解决这些问题。它是R-CNN的多级扩展,其中级联更深的检测器阶段对“接近假阳性”的选择性更强。Cascade R-CNN按顺序训练,使用一个阶段的输出来训练下一个阶段。这是由于观察到回归的输出IoU几乎总是比输入IoU好。 相关工作 为了减少R-CNN中的冗余CNN计算,...
\quad 在本文中,我们提出了一种解决这些问题的新型检测器架构Cascade R-CNN。它是R-CNN的多级扩展,其中级联更深的检测器级依次对接近的FP具有更高的选择性。依次训练R-CNN阶段的级联,使用一个阶段的输出来训练下一个阶段。这是由于观察者的动机,即回归器的输出IoU几乎总是好于输入IoU。可以在图c中进行观察,其...
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...
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,...
论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn Introduction 目前的目标检测算法大都使用u=0.5u=0.5的IoU阈值来定义正负样本,这是相当宽松的阈值,导致detector产生许多干扰的bndbox。如图(a...
在介绍Cascade R-CNN之前,我们先来聊一下,其他几种目标检测的架构,如下图所示, 目标检测架构图.jpg 第一种我们都很熟悉了,我们具体来说2,3. 第二种架构的出发点认为单一的回归步骤是不够精确定位的,因此,他们将回归这一步(假设用 表示),重复迭代了多次, ...
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...
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，...
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...
A simple implementation of the Cascade R-CNN is shown to surpass all single-model object detectors on the challenging COCO dataset. Experiments also show that the Cascade R-CNN is widely applicable across detector architectures, achieving consistent gains independently of the baseline detector strength...