如mmdetection中的cascade-rcnn的配置如下: 代码语言:javascript 复制 rcnn=[dict(assigner=dict(type='MaxIoUAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0.5,ignore_iof_thr=-1),sampler=dict(type='RandomSampler',num=512,pos_fraction=0.25,neg_pos_ub=-1,add_gt_as_proposals=True),p...
cascade_rcnn.py文件在models/detections文件夹下。本次对文件cascade_rcnn.py的代码解读,是根据py配置文件configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py的数据信息进行讲解的。 models/detectionscascade_rcnn.py文件中 主要的内容如下: __init__():module的构造函数。 init_weights():backbone为cascade rcnn的初始化权...
Detection Performance:在所有的baseline detector上,使用Cascade R-CNN均有2～4%的提升,这表明Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构中 Parameter and Timing:Cascade R-CNN的参数量增加跟stage数量有关,与baseline的detector head呈线性关系。此外,由于detector head的计算耗时相对于RPN是非常小的,Cascade R-CNN的...
Detection Performance: 在所有的baseline detector上,使用Cascade R-CNN均有2～4%的提升,这表明Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构中 Parameter and Timing: Cascade R-CNN的参数量增加跟stage数量有关,与baseline的detector head呈线性关系。此外,由于detector head的计算耗时相对于RPN是非常小的,Cascad...
《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》CVPR2018的一篇文章 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 本文主要针对的是目标检测问题中的IoU阈值选取问题,众所周知,阈值选取越大就越容易得到...
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
代码的地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn/tree/master/examples/voc 1.proposals这个layer层有个iou thr = 0.7,这个不是多级级联重采样选择正负样本的的iou,这个是nms的iou,即过滤的iou 2.在test的时候,在第二阶段多出现了一个分支,并且这两个分支的名字和train的对应不上,第三阶段也出现相似的...
代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn Cascade R-CNN算法是CVPR2018的文章,通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的,与普通级联不同的是,cascade R-CNN的几个检测网络是基于不同IOU阈值确定的正负样本上训练得到的,这是该算法的一大亮点。cascade R-CNN的实验大部分是在COCO数据集做的,而...
描述Cascade R-CNN算法的论文被CVPR 2018录用,该文一出,曾经相当长时间位于COCO检测数据集精度榜首(后被图森的TridentNet超越,这次又超了回来。。。)。 谷歌学术显示: 原论文已有111次引用。 作者开源了代码,该算法曾经被COCO 2018 instance segmentation challenge , OpenImage 2018 challenge , Wider Challenge 2018...
这些实验表明,高质量物体检测的悖论适用于所有任务,并且Cascade R-CNN 能够比之前的方法实现更有效的高质量检测。由于这些特性,以及其通用性和灵活性,Cascade R-CNN最近被 COCO 2018 实例细分挑战3、OpenImage 2018 挑战4 和 20185 年更宽挑战的获胜团队采用。为了便于未来的研究,我们发布了两个代码库的代码,Caffe...