Thinking 如文中引用文献的情况所示,Cascade R-CNN的灵感很大程度上来自作者的细心观察和face-detection惯用的cascade boostrapping (级联引导) 做法的启发。 Faster R-CNN将Detection从4-stage简化到了2-stage,而Cascade R-CNN又将2– stage发展回了4-stage。其实这是一种“螺旋式地上升”吧。 Cascade R-CNN的根...
\quad 在本文中,我们提出了一种解决这些问题的新型检测器架构Cascade R-CNN。它是R-CNN的多级扩展,其中级联更深的检测器级依次对接近的FP具有更高的选择性。依次训练R-CNN阶段的级联,使用一个阶段的输出来训练下一个阶段。这是由于观察者的动机,即回归器的输出IoU几乎总是好于输入IoU。可以在图c中进行观察,其...
本文的出发点在于Faster R-CNN中IoU阈值选取。IoU阈值用于两个地方,分别是训练时判定正负样本和预测时计算mAP。在Faster R-CNN训练过程中,IoU阈值选取的越低,得到的正样本更为丰富,有利于检测器的训练,但势必会导致测试时出现大量的虚检,也即论文中提到的“close but not correct”。IoU阈值选取越高就越容易得到高...
0. 论文链接 Cascade R-CNN 1. 概述 这是CVPR 2018的一篇文章,这篇文章也为我之前读R-CNN系列困扰的一个问题提供了一个解决方案:R-CNN在fine-tuning使用IOU threshold = 0.5来防止过拟合,而在分类阶段,使用softmax因为之前0.5的设定太过宽松(loose),而导致精度下降较多,因此单独训练了一个新的SVM分类...
在Cascade R-CNN之前,已经有人指出只做一次回归是不够的,这种方法被称为迭代包围框回归(iterative bounding box regression),如图2(b)所示。可以看到,在迭代包围框回归中,多个RoI Head是共享参数的(三个Head的IoU阈值相同),因此它没有解决mismatch问题。此外,如图3所示,在每次回归之后,包围框的分布改变的非常大,如...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn Introduction 目前的目标检测算法大都使用$u=0.5$的IoU阈值来定义正负样本,这是相当宽松的阈值,导致detector产生许多干扰的bndbox。如图(a),许多人们认为大概率是负样本的框其实IoU都大于0.5。因此,论文希望研究...
简介:论文阅读笔记 | 目标检测算法——Cascade R-CNN算法 paper:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 摘要: 曾经,在目标检测领域中,IoU阈值的设定非常重要。如果设置一个比较低的阈值,会出现比较多的噪声对象;而如果设置的比较高,检测器的性能也会下降。这主要是两个原因: ...
Cascade RCNN:Delving into High Quality Object Detection 论文阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
介绍完前面两种架构以后,接下来,就要介绍本次论文的主角Cascade R-CNN 其中该结构就是把上面俩个结构的缺点给结合了一下,用一句话就能表述清楚,即依次训练多个检测器,每一个检测器的输入数据,都是上一个检测器的输出数据。其回归的公式就可以写为, 就是整体的迭代轮次,即有几个检测器,随着迭代次数的增加,每一...
Cascade R-CNN通过级联边界框回归过程解决检测质量问题。每个回归变量经过优化，样本分布从一个阶段到另一个阶段逐步倾斜，更倾向于高质量样本。级联不仅用于训练，也用于推理，消除了训练与推理分布之间的差异。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。实验结果表明，...