cascade_rcnn和其他框架的网络结构简略图 上图中 (d) 和 (c) 很像,iterative bbox at inference是在推断时候对回归框进行后处理,即模型输出预测结果后再多次处理,而Cascade R-CNN在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 简单来说 cascade R-CNN 是由一系列的检测模型组成,每...
网络结构图: 其中三个stage的IOU阈值分别为0.5,0.6,0.7 。 对比cascade rcnn与Iterative BBox的区别,cascade rcnn的每个stage采用了不同的head,这样cascade rcnn不同的stage可以适应不同的分布,效果更好。 网络结构的一些分析 一个检测器通常只在一个小范围的IOU阈值内(a single quality level)性能最好,从上图...
网络结构如下图(d) 上图中 (d) 和 (c) 很像,iterative bbox at inference是在推断时候对回归框进行后处理,即模型输出预测结果后再多次处理,而Cascade R-CNN在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 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...
上图中b和c很像,iterative bbox at inference 是在推断时候对回归框进行后处理,即生成了之后在多次处理,而Cascade R-CNN 在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 Cascade Mask R-CNN 网络结构 受Mask R-CNN发,作者将Cascade R-CNN推广到实例分割很简单,作者提供了三种策略,分...
4. Cascade R-CNN网络结构 下面的Figure3展示了和Cascade R-CNN有关的几种经典检测网络结构的示意图。 Figure3(a)表示Faster RCNN,因为双阶段类型的目标检测算法基本上都基于Faster RCNN,所以这里也以该算法为BaseLine。 Figure3(b)表示迭代式的边界框回归,从图也非常容易看出思想...
1.1,Faster RCNN 回顾 先回顾下Faster RCNN的结构,下图是Faster RCNN的结构图。 training阶段和inference阶段的不同在于,inference阶段不能对proposala进行采样(因为不知道gt,自然无法计算IoU),所以RPN网络输出的300RoIs(Proposals)会直接输入到RoI pooling中,之后通过两个全连接层分别进行类别分类和bbox回归。
于是乎,作者设计了Cascade R-CNN网络。 图figure 3(d)是Cascade R-CNN的网络结构对比图,Figure 3(a)是Faster R-CNN的网络结构图,其中H0代表的是RPN网络,H1代表的是Faster R-CNN进行检测与分类的head,C1代表最终的分类结果,B1代表最终的bounding box回归结果。那么Cascade R-CNN有什么不同呢?H1那一部分是一样...
于是乎,作者设计了Cascade R-CNN网络。 image 图figure 3(d)是Cascade R-CNN的网络结构对比图,Figure 3(a)是Faster R-CNN的网络结构图,其中H0代表的是RPN网络,H1代表的是Faster R-CNN进行检测与分类的head,C1代表最终的分类结果,B1代表最终的bounding box回归结果。那么Cascade R-CNN有什么不同呢?H1那一部分...
1. 简单回顾R-CNN结构 首先,以经典的Faster R-CNN为例。整个网络可以分为两个阶段,training阶段和inference阶段,如上图所示。 a.training阶段,RPN网络提出了2000左右的proposals,这些proposals被送入到Fast R-CNN结构中,在Fast R-CNN结构中,首先计算每个proposal和gt之间的iou,通过人为的设定一个IoU阈值(通常为0.5...
目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN 作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手,提出了基于multi-stage的Cascade R-CNN,该网络结构清晰,效果显著,并且能简单移植到其它detector中,带来2-4%的性能提升 论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection...