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...
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...
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…
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...
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 ...
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。
Cascade R-CNN 网络结构 网络结构如下图b, 公式表示就是这样的: 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。
1.1,Faster RCNN 回顾 先回顾下Faster RCNN的结构,下图是Faster RCNN的结构图。 网络异常,图片无法展示 | 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...
与 Iterative BBox 方法相比，Cascade R-CNN 在训练阶段就通过重新采样过程调整输入数据分布，不同阶段的输入数据质量逐渐提高，有效解决了 mismatch 问题。网络结构设计上，Cascade R-CNN 由多个基于不同 IoU 阈值的检测模型组成，每个模型分别针对特定的正负样本训练，形成层次化的检测流程。在 COCO 数据...
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 ...