Detection Performance:在所有的baseline detector上,使用Cascade R-CNN均有2～4%的提升,这表明Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构中 Parameter and Timing:Cascade R-CNN的参数量增加跟stage数量有关,与baseline的detector head呈线性关系。此外,由于detector
代码运行次数:0 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(ty...
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...
论文实验表明不同IoU阈值的detector对不同质量目标框的优化程度不同，Cascade R-CNN通过级联回归，分解回归任务，提升目标框质量。该方法简单有效，能直接集成到其它R-CNN型detector中，带来巨大性能提升。实验结果证实，Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构，提升性能2～4%，且参数量增加与stage数量呈...
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。
在目标检测领域，IOU阈值用于区分正样本与负样本。Cascade RCNN的网络结构包含三个阶段，每个阶段的IOU阈值分别为0.5、0.6、0.7。相比Iterative BBox，Cascade RCNN每个阶段采用了不同的head，不同阶段适应不同分布，效果更优。从Cascade RCNN的网络结构图可以看出，随着阶段加深，相应区域仍保留大量...
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...
Cascade RCNN由一系列按递增IoU阈值训练的检测器组成，每个检测器都比前一个更加严格，逐渐对接近的假阳性更具选择性。逐步训练：检测器是逐步训练的，利用前一个检测器的输出来训练下一个更高质量的检测器。这种方法确保了所有检测器都能获得等量的高质量正例，从而降低过拟合问题。级联推理：在推理时...
Cascade R-CNN作为目前主流常用的高性能目标检测算法中最广为人知的算法之一。它基于经典的Faster R-CNN架构,通过引入级联式的多阶段检测器来逐层提升检测精度,从而显著提高了模型在困难样本上的表现。 参考论文:arxiv.org/pdf/1906.0975 背景 在Faster R-CNN算法中,RPN输出指定数量的RoI候选框,然后输入到R-CNN层...