因此,论文提出了Cascade R-CNN来解决上面的问题。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%) Object Detection Faster R-CNN 目...
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...
Cascade Mask R-CNN 网络结构 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: 使...
最近玩过检测比赛的同学应该都了解Cascade R-CNN这个算法吧,这是CVPR 2018提出的,通过级联多个检测网络达到不断优化预测结果的目的。但是和普通的级联检测器不同,Cascade R-CNN的多个检测网络是基于不同的IOU阈值进而确定不同的正负样本训练出来的,在COCO数据集上Cascade R-CNN取得了非常出色的结果,并且也成为了当前...
本文主要用于介绍Zhaowei Cai于2017年提出的Cascade R-CNN网络。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1712.00726.pdf 基本目录如下: 摘要 核心思想 总结 ---第一菇 - 摘要--- 1.1 论文摘要 在目标检测领域,往往都是通过卡IOU...
于是乎,作者设计了Cascade R-CNN网络。 图figure 3(d)是Cascade R-CNN的网络结构对比图,Figure 3(a)是Faster R-CNN的网络结构图,其中H0代表的是RPN网络,H1代表的是Faster R-CNN进行检测与分类的head,C1代表最终的分类结果,B1代表最终的bounding box回归结果。那么Cascade R-CNN有什么不同呢?H1那一部分是一样...
2018年何恺明的文章,Resnet+FPN+FCN+Focal_loss,重点在于Focal_loss,效果不如Faster Rcnn 2.网络结构 六、DETR 1.基本原理 detr是Facebook团队在2020年提出的基于Transformer的端到端的检测框架。 基本思想是去除NMS/anchor等人工先验,把目标检测作为一个集合预测问题来看待,用一个标准的transformer encoder-decoder结...
For example, equipping the Cascade Mask R-CNN with Refine-FPN achieves an improvement of 0.5% and 0.4% mask AP under ResNet-50 and ResNet-101, ... X Li,L Zhu,W Wang,... - 《Neural Processing Letters》 被引量: 0发表: 2023年 HQ-ISNet: High-Quality Instance Segmentation for Remote...
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(IOU)的计算来判断该框是否为正...
基于改进的Mask R-CNN的行人细粒度检测算法 针对复杂场景下行人检测效果差的问题,采用基于深度学习的目标检测中领先的研究成果,提出了一种基于改进Mask R-CNN框架的行人检测算法.首先,采用-means算法对行人数据... 朱繁,王洪元,张继 - 《计算机应用》 被引量: 0发表: 2019年 改进的Faster RCNN煤矿井下行人检...