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。
Cascade R-CNN 来自论文 Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation,主要针对 Faster R-CNN 中 R-CNN 部分IoU 阈值选取对最终检测 bbox 质量有重大影响,而提出一种级联 R-CNN 结构,不同级采用不同 IoU 阈值来进行重新计算正负样本和采样策略来逐渐提高 bbox 质量,其主要贡献可以...
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...
显示了Cascade R-CNN的一个简单实现,可以超越具有挑战性的COCO数据集上的所有单模型对象检测器。实验还表明,Cascade R-CNN可广泛应用于检测器架构,获得与基线检测器强度无关的一致增益。 1. 摘要 \quad 对象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,以区分前景对象和背景,并为其...
Cascade R-CNN是其中的一种经典算法,它通过多阶段检测器的级联,有效地提高了目标检测的精度。 Cascade R-CNN的核心思想是在目标检测过程中引入多阶段的级联结构。每个阶段都由一个独立的检测器组成,这些检测器具有不同的IoU(Intersection over Union)阈值。随着阶段的深入,IoU阈值逐渐提高,使得检测器能够逐步地筛选出...
Cascade RCNN是一种多阶段对象检测架构，旨在解决对象检测中因IoU阈值设置不当导致的过拟合和检测性能下降问题。其主要特点和优势如下：多阶段检测器：Cascade RCNN由一系列按递增IoU阈值训练的检测器组成，每个检测器都比前一个更加严格，逐渐对接近的假阳性更具选择性。逐步训练：检测器是逐步训练的，...
Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection. CVPR 2018. 前言 或是说前言加摘要. 当使用一个较低的IOU阈值训练object detector, 通常会导致noisy detection. 当提高阈值后发现性能会有所提升. 这主要可能是又两个原因: 当提升阈值之后正样本会"指数式地"减少. 已经优化的模型所适应的IOU和输入...
Cascade R-CNN 是一种多阶段的目标检测器结构，旨在解决在不同 IoU（交并比）阈值下检测性能波动的问题。该方法通过构建一系列检测器，每个检测器的 IoU 阈值逐步增加，从而实现更高质量的检测结果。在训练阶段，Cascade R-CNN 采用逐步改进的重采样策略，确保所有检测器都处理相同数量的正样本，有效减少...
图像目标检测之cascade-rcnn实践 最近一直在调试目标检测方面的模型,其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn,因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 1、模型原理 在two-stage模型中,常见都会预测得到一些目标对象的候选框,这个候选框跟真实值之间一般通过交叉面积...