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...
代码: 源代码:github.com/zhaoweicai/c Pytorch版本:github.com/guoruoqian/c 2 将从以下几个问题探讨Cascade R-CNN网络 (1)阈值越高会带来哪些问题 (2)什么是mismatch问题 (3)论文核心思想 (4)论文中实验分析 (5)个人见解 一、阈值越高会带来哪些问题 在选取样本的过程中,阈值越高,选取的样本质量也就...
4.对比实验中的stat:就是为了解决分类loss大,bouding box regression loss小,将delta标准化的操作。 cascade rcnn中的stat是每一次回归都要做一次标准化,应该是因为每一次回归生成的新分布的均值和方差发生变化 5.对比实验1: 越高iou,cascade-rcnn提升越明显,最常用的ap50的提升最小且提升性能有限 延伸问题1: ...
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...
通过这种方式,可以实现对候选框的级联优化检测。如mmdetection中的cascade-rcnn的配置如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 代码运行 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...
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...
《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...
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),许多人们认为大概率是负样本的框其实IoU都大于0.5。因此,论文希望研究出学习能尽量少包含接近负样本的bndbox的dete...
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...