CNN系列的文章主要是RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN,这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表,这系列的算法精度高,效果好,是一类重要的方法。 论文地址:Cascade R-CNN 简要介绍 在目标检测中,IOU阈值被用来定义正样本(positive)与负样本(negative) 如果使用较低的IOU阈值,那么会...
rpn) self.rpn_head = build_head(rpn_head_) if roi_head is not None: # update train and test cfg here for now # TODO: refactor assigner & sampler rcnn_train_cfg = train_cfg.rcnn if train_cfg is not None else None roi_head.update(train_cfg=rcnn_train_cfg) roi_head.update(...
代码语言:javascript 复制 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...
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...
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。
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...
Figure3(a)表示Faster RCNN,因为双阶段类型的目标检测算法基本上都基于Faster RCNN,所以这里也以该算法为BaseLine。 Figure3(b)表示迭代式的边界框回归,从图也非常容易看出思想,就是前一个检测模型回归得到的边界框坐标初始化下一个检测模型的边界框,然后继续回归,这样迭代三次后得到...
在原始出版物之后,Cascade R-CNN 已在许多不同的代码库中成功复制,包括流行的检测器 [20]、PyTorch1 和 TensorFlow2,显示了独立于实现代码库。在此扩展版本中,我们将cascade R-CNN 扩展为实例分段,将掩码头添加到级联中,表示为级Cascade mask RCNN。这表明,与流行的maskR-CNN[25],实现非平凡的改进。还提出...