that addresses these problems, to enable high quality object detection. The new architecture is a multi-stage extension of the R-CNN, where detector stages deeper into the cascade are sequentially more selective against close false positives. As is usual for classifier cascades [49], [54], ...
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...
Cascade R-CNN 是2017年末出的目标检测算法,它的核心思想是: 使用不同的IOU阈值,训练多个级联的检测器。 它可以用于级联已有的检测器,取得更加精确的目标检测。 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。。。)。
换句话说就是,提高IOU的阈值去训练可以,但是相对应样本的质量也要提高(初始的平均IOU也要提高)。而本文提出的Cascade R-CNN就是专门来解决这个问题的。 2.2 Cascade R-CNN架构分析 在介绍Cascade R-CNN之前,我们先来聊一下,其他几种目标检测的架构,如下图所示, 目标检测架构图.jpg 第一种我们都很熟悉了,我们...
提出了一种级联检测器,将多个Faster RCNN级联到一起,并且不同阶段的Faster RCNN检测器使用不同的IOU阈值进行训练。在Cascade论文中,使用了3个Faster RCNN检测器,IOU阈值依次取0.5、0.6和0.7,在训练时将前一个检测器的输出box,作为proposal送入下一个检测器中。 Cascade RCNN的示意图如下图d所示。 级联方式的好...
inference阶段,RPN网络提出了300左右的proposals,这些proposals被送入到Fast R-CNN结构中,和training阶段不同的是,inference阶段没有办法对这些proposals采样(inference阶段肯定不知道gt的,也就没法计算iou),所以他们直接进入Roi Pooling,之后进行类别分类和box回归。 faster rcnn论文给出了RPN的proposal的关系,横轴表示Propo...
(d)就是本文提出的cascade-R-CNN。cascade-R-CNN看起来和(b)这种迭代式的bbox回归以及(c)这种Integral Loss很像,和(b)最大的不同点在于cascade-R-CNN中的检测模型是基于前面一个阶段的输出进行训练,而不是像(b)一样3个检测模型都是基于最初始的数据进行训练,而且(b)是在验证阶段采用的方式,而cascade-R-...
而Cascade RCNN通过级联检测器，每个阶段采用递增阈值，确保了每个阶段均有足够的proposal，避免严重过拟合。测试时，尽管RPN生成的proposal质量一般，但通过多个级联阶段，proposal质量逐步提高，避免严重失配。Cascade RCNN与其他结构及损失函数等部分类似于Faster RCNN，具体细节不赘述。更多深度学习论文可查看...
Cascade R-CNN 结构基于 Faster R-CNN，但改进了正负样本的选择过程，通过多个检测阶段逐级提升检测性能。在每个阶段，检测器输出的高质量数据被作为下个阶段的输入，确保了模型在训练和推理过程中的一致性。这种逐步优化策略有助于减少 mismatch 问题，即在训练和推理阶段，输入 proposal 的质量差异导致的...