\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...
其中Faster R-CNN是比较经典的two-stage object detection方法。而通过看上图(原文中对应图3),我个人觉得Cascade R-CNN (d) 很灵活的应用并融合了图3 中(b)和(c)方法。(b) 这个方法采用了级联结构来对Box进行回归和分类,但是只是在Inference时进行级联,使用的是完全相同的级联结构。从前面的分析可以看到,单一...
但和Figure3(b)最主要的区别是Cascade R-CNN中的检测模型是基于前一阶段的输出进行训练,而不是Figure3(b)中那样个模型都是基于原始的数据进行训练。而和Figure3(c)的区别更加明显,Cascade R-CNN中每个Stage的输入候选框都是前一个阶段的候选框输出,而却没有这种级联的思想,仅仅是模型基于不同的IOU阈值进行训练...
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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...
论文思想:为了解决IOU设置带来的最终的AP值,作者引入了cascade结构的回归器,采用cascade R-CNN stages,用一个stage的输出去训练下一个stage, 举个例子,有三个串联起来的用0.5/0.6/0.7的阈值训练出来的detector,有一个IoU约为0.55的proposal,经过0.5的detector,IoU变为0.75;再经过0.6的detector,IoU变为0.82;再经过0....
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...
Fig.1 Architecture of the Cascade R-CNN network 考虑到实验环境的显存和算力,骨干网络主要采用了ResNet50[作为特征提取网络来进行对比实验,并接入特征金字塔网络进行多尺度的特征融合,提升对小目标的检测效果。 1.1 在线难例挖掘采样 在两阶段的目标检测模型中,区域建议网络会产生大量的建议框,但一张图片的目标数量...
首先我们看下本文的Cascade对于不同检测器的提升,作者选用了三种two-stage的检测器:Faster R-CNN、R-FCN和FPN,从下表中可以发现:在不加任何trick的情况下,对于不同的检测器和不同的基准网络,Cascade均能稳定提升3-4个点左右,且IoU阈值越高提升越明显,这张表所展现的效果是相当具有说服力了。