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...
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...
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...
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...
从Cascade RCNN的网络结构图可以看出，随着阶段加深，相应区域仍保留大量proposal，降低过拟合风险。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...
通过调整 IoU 阈值，Cascade R-CNN 实现了对不同 IoU 范围内 proposal 数量的有效控制，从而优化了检测性能。实验分析表明，改变 IoU 阈值对检测器性能有显著影响，提高 IoU 阈值有助于减少噪声检测，同时增加准确的检测结果。与 Iterative BBox 方法相比，Cascade R-CNN 在训练阶段就通过重新采样过程...
Cascade R-CNN Cascaded Bounding Box Regression 由于很难训练一个能应付所有IoU水平的regressor,可以把回归任务分解成一个级联的regression问题,架构如图3(d)所示 T是级联阶段数,每个regressor$f_t$对于当前的级联输入都是最优的,随着阶段的深入,bndbox在不断的提升。
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 ...
级联R-CNN可以用任意的两步阶段结构的R-CNN建立。 2 Related Work RetinaNet解决密集物体检测,前景和背景极端不平衡问题,并取得了比两步的目标检测更好的效果。 3、Object Detection 基于Faster-RCNN,第一步proposal subnetwork(RPN网络)生成候选框H0,第二步是ROI池化层H1,将不同大小候选框在特征图上的映射patch,...