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。
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...
它优化了针对不同阶段的重采样分布的专用回归变量，避免了迭代边界框回归中的问题，从而提高了检测质量。综上所述，Cascade RCNN通过级联多阶段检测器架构，有效解决了对象检测中的过拟合和质量不匹配问题，提供了一种设计高质量对象检测器的有效方法。
(2) Cascade R-CNN 训练流程相比 Faster R-CNN, Cascade R-CNN 训练流程只是多了一个循环而已。 defforward_train(self,x,img_metas,proposal_list,gt_bboxes,gt_labels,gt_bboxes_ignore=None,gt_masks=None):losses=dict()# 对每个 R-CNN 阶段单独操作( 相比 Faster R-CNN 多了这一层循环)foriin...
它基于经典的Faster R-CNN架构,通过引入级联式的多阶段检测器来逐层提升检测精度,从而显著提高了模型在困难样本上的表现。 参考论文:arxiv.org/pdf/1906.0975 背景 在Faster R-CNN算法中,RPN输出指定数量的RoI候选框,然后输入到R-CNN层进行分类和回归,一般R-CNN部分是设置IoU=0.5来进行正负样本划分。 直观上训练...
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...
对Cascade R-CNN网络的进一步探索实验 实验一:stage-wise的比较 下表展示了不同stage的表现,其中1,2,3分别代表单个stage的表现,1 ~ 2代表了级联1和2的表现,1 ~ 3代表了级联1-3的表现,可以发现AP呈递增趋势,效果也是越来越好,符合预期。 实验二:提升阈值的作用 ...
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...
级联结构 Cascade R-CNN通过级联结构逐步提高检测器的性能。级联结构包含多个级联阶段,每个阶段都有自己的RPN和Fast R-CNN。第一个级联阶段的RPN相对保守,它筛选出质量较高的候选区域并通过Fast R-CNN进行进一步的分类和回归。随着级联阶段的增加,后续阶段的RPN会筛选出更加具有挑战性的候选区域,以实现更精确的检测结...