检测器最佳的IoU与输入假设的IoU之间的推理时间不匹配(原文:inference-time mismatch between the IoUs for which the detector is optimal and those of the input hypotheses) 解决方法 作者提出cascade R-CNN(multi-stage),它包含一系列连续的检测器,它们使用增长的IoU阈值训练,这样能严格筛选出false positives。
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分类器并且更改了IO...
论文:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection阅读笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
但和Figure3(b)最主要的区别是Cascade R-CNN中的检测模型是基于前一阶段的输出进行训练,而不是Figure3(b)中那样个模型都是基于原始的数据进行训练。而和Figure3(c)的区别更加明显,Cascade R-CNN中每个Stage的输入候选框都是前一个阶段的候选框输出,而却没有这种级联的思想,仅仅是模型基于不同的IOU阈值进行训练...
今日阅读文献《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》 (由于存在自己阅读->主讲人讲解->自行消化的过程,所以每篇阅读贴会有两周左右时间不断更新) motivation 论文摘要中指出,IoU阈值影响着检测性能,主要原因有两点。原文如下: 1) over-fitting during training, due to exponentially vanishing...
《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文思想:为了解决IOU设置带来的最终的AP值,作者引入了cascade结构的回归器,采用cascade R-CNN stages,用一个stage的输出去训练下一个stage, 举个例子,有三个串联起来的用0.5/0.6/0.7的阈值训练出来的detector,有一个IoU约为0.55的proposal,经过0.5的detector,IoU变为0.75;再经过0.6的detector,IoU变为0.82;再经过0....
论文全称:Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 1. 前言 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...
Extension with Cascade R-CNN. 在Cascade R-CNN上,Cascade RPN能提升0.8%AP Conclusion 论文提出优化版的Cascade RPN,该架构能够有效地解决RPN中anchor和feature的对齐问题,相对于原始的RPN,能提升13.4%AR,是个很不错的架构 创作不易,未经允许不得转载～ ...
我们在整个CNN框架上有多种不同的任务,不是每一种任务都需要执行以上三种损失函数的,比如判断背景图片是不是人脸的时候,只需要计算det的损失函数(第一个损失函数),α表示任务的重要性,所以定义如下函数: 多任务训练 实验结果(详细分析请参考论文原文):