在Fast R-CNN结构中,首先计算每个proposal和gt之间的iou,通过人为的设定一个IoU阈值(通常为0.5),把这些Proposals分为正样本(前景)和负样本(背景),并对这些正负样本采样,使得他们之间的比例尽量满足(1:3,二者总数量通常为128),之后这些proposals(128个)被送入到Roi Pooling,最后进行类别分类和box回归。
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...
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...
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...
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...
图像目标检测之cascade-rcnn实践 最近一直在调试目标检测方面的模型,其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn,因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 1、模型原理 在two-stage模型中,常见都会预测得到一些目标对象的候选框,这个候选框跟真实值之间一般通过交叉面积...
在Cascade RCNN中,用了cascade regression来作为一种重采样策略(resampling method)。因为上一层low quality的bbox经过了上一层的regressor之后精细化了,到了下一层就变成了high quality的bbox,即使下一层卡IoU阈值卡得高一点,这些bbox也不会被过滤掉。文中说这样可以让每一个stage的正样本数几乎保持一个常量。
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...
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...