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...
Cascade R-CNN 的几个检测网络(Head网络)是基于不同的 IOU 阈值确定的正负样本上训练得到的。 作者在 COCO 数据集上做了对比实验,达到了state-of-the-art精度。其中backbone为RsNet-101的Cascade RCNN的AP达到了42.8。 参考资料 Cascade R-CNN 详细解读 Cascade R-CNN解析 文章首发于我的github 仓库-cv算法工...
前天,arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》,目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。 两位作者均来自加州大学圣地亚哥分校,这可能是一篇投向TPAMI的论文。 在目标检测的实验中,借助于骨干网ResNeXt-152 的加持,在COCO数据集上AP达到50.9...
随着RBG大神将RCNN带入目标检测领域,目标检测被构建为分类+回归的问题进行解决,这股浪潮主要由两类算法引领:以Faster R-CNN为代表的两阶段方法和以SSD为代表的单阶段方法,其中Faster R-CNN准确率更高,而SSD则速度占优。 本文作者是目标检测领域的一位大牛,早在ECCV 2016就推出了目标检测的一篇力作MSCNN [1],...
Cascade RCNN是作者Zhaowei Cai于2018年发表的论文Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection. 目标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,区分前景目标和背景目标,并为其分配匹配的类别标签。其次,探测器必须解决定位问题,为不同的目标分配精确的bounding box。许多...
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...
Finally, the Cascade R-CNN is generalized to instance segmentation, with nontrivial improvements over the Mask R-CNN. To facilitate future research, two implementations are made available at \url{ this https URL } (Caffe) and \url{ this https URL } (Detectron). 展开 关键词: Object ...
因此,看到这里,想必大家也已经清楚了Cascade R-CNN到底是个什么东西,其实并不是什么特别新颖网络架构,本质是一种新的模型集成训练的思路(在目标检测领域,最后预测出的候选框的质量更高了),敬佩作者做了这样大量详实的工作,真的是一种很优秀的训练技巧以及设计思路,也贴一张实验对比图,可以看到这种网络的设计有效性...
图Figure 4代表了Cascade R-CNN不同stage的输入数据的IOU分布。 实验部分 网络参数 网络的默认设置共有4个stage,第一个stage产生RPN,另外三个stage分别设置IOU阈值为[0.5,0.6,0.7],baseline的选择,Faster R-CNN作者默认选择VGG网络,R-FCN以及FPN作者默认选择ResNet作为backbone,使用的是默认参数。
Cascade RCNN与MSCNN为同一作者,作者针对目标检测做了两个维度的探索: 1 MSCNN:作者提出每个检测分支上感受野尺度不一样,随着feature map层次加深,感受野尺度逐步加大,此时 目标尺度最好能与对应feature map…