\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...
【Cascade R-CNN】 《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》 论文地址:arxiv.org/abs/1712.0072 代码地址:github.com/guoruoqian/c 【背景】 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...
由于这些原因,这种方法相比于原始的Faster R-CNN提升不了多少。 图4 Cascade R-CNN Cascade R-CNN结构如图2(d)所示,可以看到,它其实就是把上一节中提到的两个方法结合到了一起。和迭代包围框回归相比,Cascade R-CNN有以下不同: 迭代包围盒回归是用于提高包围框精度的后处理方式,而Cascade回归是一种改变proposal...
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
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:一种致力于高质量目标检测的方法 作者: Zhaowei Cai Nuno Vasconcelosi 单位: UC San Diego 发表会议及时间: CVPR 2018 研究背景 单阶段算法 一次特征提取,同时对分类和检测的loss进行计算,反向传播更新参数 双阶段算法 stage1:产生高质量的框(先验框) ...
论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 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),...
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...
级联R-CNN的来源:一个检测器只能在一个质量水平(quality level)上表现的很好,这是从代价敏感学习中得出的:ROC曲线不同点的优化需要不同的损失函数,不同的是论文中是优化IOU阈值而不是假阳率。 从图中看出,如果提供高质量(高IOU)的输入则检测器也有较好的效果,但是随着输入数据的IOU的持续升高,检测器效果会下降...