cascade_rcnn.py文件在models/detections文件夹下。本次对文件cascade_rcnn.py的代码解读,是根据py配置文件configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py的数据信息进行讲解的。 models/detectionscascade_rcnn.py文件中 主要的内容如下: __init__():module的构造函数。 init_weights():backbone为cascade rcnn的初始化权...
这个比较容易理解,frcnn中RPN的loss; 上面的就是Cascade RCNN中各个分支的loss,就是SmoothL1 Loss + SoftmaxLoss,BboxAccuracy用于训练阶段对bbox准确度做评估,对应代码bbox_accuracy_layer.cpp; 总结: 其实只是根据prototxt介绍了下Cascade RCNN的处理逻辑,还远远未涉及到源码的学习部分,Cascade RCNN的操作参照作...
3.iterative bbox多次做bouding box的回归,但每次回归都使用的iou0.5,没有考虑样本分布改变;integral loss是根据不同iou分别算loss,没有解决不同iou 正样本的数量不一样。cascade-rcnn与iterative bbox区别:1.每个stage进行了重采样 2.训练和测试的分布是一样的 因此cascade的好处是:1.不会出现过拟合。每一个s...
代码的地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn/tree/master/examples/voc 1.proposals这个layer层有个iou thr = 0.7,这个不是多级级联重采样选择正负样本的的iou,这个是nms的iou,即过滤的iou 2.在test的时候,在第二阶段多出现了一个分支,并且这两个分支的名字和train的对应不上,第三阶段也出现相似的...
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,论文希望研究出学习能尽量少包含接近负样本的bndbox的detector...
代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 本文主要针对的是目标检测问题中的IoU阈值选取问题,众所周知,阈值选取越大就越容易得到高质量的样本,但是一味选取高的阈值会引发两个问题: 样本减少引发的过拟合 在train和inference使用不一样的阈值很容易导致mismatch。(只有输入的region pr...
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=0.5u=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,论文希望研究出学习能尽量少包含接近负样本的bndbox的dete...
代码运行 rcnn=[dict(assigner=dict(type='MaxIoUAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0.5,ignore_iof_thr=-1),sampler=dict(type='RandomSampler',num=512,pos_fraction=0.25,neg_pos_ub=-1,add_gt_as_proposals=True),pos_weight=-1,debug=False),dict(assigner=dict(type='Ma...
Cascade R-CNN 是2017年末出的目标检测算法,它的核心思想是: 使用不同的IOU阈值,训练多个级联的检测器。 它可以用于级联已有的检测器,取得更加精确的目标检测。 描述Cascade R-CNN算法的论文被CVPR 2018录用,该文一出,曾经相当长时间位于COCO检测数据集精度榜首(后被图森的TridentNet超越,这次又超了回来。。。)。