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...
CNN系列的文章主要是RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN,这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表,这系列的算法精度高,效果好,是一类重要的方法。 论文地址:Cascade R-CNN 简要介绍 在目标检测中,IOU阈值被用来定义正样本(positive)与负样本(negative) 如果使用较低的IOU阈值,那么会...
Cascade R-CNN架构清晰，移植简便，能显著提升性能2-4%。论文实验表明不同IoU阈值的detector对不同质量目标框的优化程度不同，Cascade R-CNN通过级联回归，分解回归任务，提升目标框质量。该方法简单有效，能直接集成到其它R-CNN型detector中，带来巨大性能提升。实验结果证实，Cascade R-CNN能广泛适用于多...
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。。。)。
可以发现使用cascade结构对于精度的提升确实是有帮助的,不过时间也会稍稍增加一些。 结论 本篇论文最大的贡献在于,提出了Cascade R-CNN的方法,同时向我们介绍了不同阈值下对于proposal的回归作用,虽然Cascade R-CNN方法可能没有什么特别的,但是能探究出背后的逻辑,设计出这个方法,还是很厉害的。
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...
4、Cascade R-CNN 图3 图3 中“H0”可以看作是RPN 网络,产生初步的proposal——“B0”,“H1”,“H2”,“H3”是R-CNN网络,进一步对产生的proposal进行finetune,“B1”,“B2”,“B3”是每个级联的检测网络的bbox输出。 图3中(b)是迭代式的bbox回归,主要思想就是前一个检测模型回归得到的bbox坐标初始化...
一个简单的Cascade R-CNN实现优于具有挑战性的COCO数据集上的所有单模型检测器。实验表明，该架构广泛适用于各种检测器架构，获得与基线检测器强度无关的一致性能增益。多级检测器架构Cascade R-CNN是Faster-RCNN框架的扩展，它在候选子网络（H0）中生成初步检测假设，然后通过表示为检测head的roi检测子网...
对比知乎上关于Faster RCNN的分析，Faster RCNN的RPN生成的proposal在训练和推理阶段分布不同，训练阶段质量较高，推理阶段相对较低。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，...
5. Cascade R-CNN的可行性分析 上面的Figure3(b)中的迭代回归有两个致命缺点: 从Figure1(c)的实验知道基于不同IOU阈值训练的检测模型对不同IOU的候选框输入效果差别很大,因此如果每次迭代都基于相同IOU阈值的数据进行训练获得的检测模型,那么当输入候选框的IOU不在训练的检测模型的...