因此,论文提出了Cascade R-CNN来解决上面的问题。Cascade R-CNN是一个顺序的多阶段extension,利用前一个阶段的输出进行下一阶段的训练,阶段越往后使用更高的IoU阈值,产生更高质量的bndbox。Cascade R-CNN简单而有效,能直接添加到其它R-CNN型detector中,带来巨大的性能提升(2-4%) Object Detection Faster R-CNN 目...
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...
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,分别对应下图中b、c、d中将分割头S放在不同的位置。 实验结果 作者在通用目标检测、实例分割数据集COCO上进行了实验,换上骨干网ResNeXt-152的Cascade R-CNN 又刷出了新高度!AP 达到50.9。如下图: 使...
基于以上实验的分析,作者提出了Cascade R-CNN:既可以用较高的IoU阈值训练检测器,又能够保证正样本足够丰富,不至于过拟合。如下图d所示,既然单一阈值训练出的检测器效果有限,那么Cascade R-CNN就为muti-stage级联结构,每个stage都有一个不同的IoU阈值。 其中,(a)就是经典的Faster R-CNN框架,也是本文的baseline;(...
本文提出的多阶段的Cascade R-CNN就是为了解决上述问题的。该模型包含一组利用不断提升的IOU阈值训练出来的检测器,从而能够更好的避免选到close false positives。检测器是一个阶段一个阶段顺序训练的,因为我们观察到一个检测器的输出,对于训练下一个更高质量的检测器是一个很好的数据分布。该种重新采样的方法(本菇...
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。
2018年何恺明的文章,Resnet+FPN+FCN+Focal_loss,重点在于Focal_loss,效果不如Faster Rcnn 2.网络结构 六、DETR 1.基本原理 detr是Facebook团队在2020年提出的基于Transformer的端到端的检测框架。 基本思想是去除NMS/anchor等人工先验,把目标检测作为一个集合预测问题来看待,用一个标准的transformer encoder-decoder...
最近一直在调试目标检测方面的模型,其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn,因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 1、模型原理 在two-stage模型中,常见都会预测得到一些目标对象的候选框,这个候选框跟真实值之间一般通过交叉面积(IOU)的计算来判断该框是否为正...
Finally, the Cascade R-CNN is generalized to instance segmentation, with nontrivial improvements over the Mask R-CNN. To facilitate future research, two implementations are made available at \url{ this https URL } (Caffe) and \url{ this https URL } (Detectron). 展开 关键词: Object ...
基于Cascade R-CNN的并行特征金字塔网络无人机航拍图像目标检测算法 在目标检测领域,小目标的检测识别一直都是研究的难点,导致模型提取到的特征并不具有良好的表达能力,因此对小目标的检测结果不佳.为此,提出一种基于特征金字塔网络(FPN... 刘英杰,杨风暴,胡鹏 - 《激光与光电子学进展》 被引量: 0发表: 2020年 ...