Cascade R-CNN和Faster R-CNN是两种流行的目标检测算法,它们在COCO等标准数据集上取得了卓越的性能。本文将介绍如何使用这两种算法在自定义的COCO数据集上进行训练,并分享实践经验。 二、数据准备 在开始训练之前,我们需要准备自定义的COCO数据集。COCO数据集是一种用于目标检测、分割和标题生成的大型图像数据集,包含...
cascade-rcnn https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 这是目标检测非常不错的一种方法,没有过分强调主干网络,而是采用层叠的方式提高IOU阈值来提纯样本,对不同的主干网络都能取得2~4个点的提升。 下面对用自己的数据集进行训练的时候出现的问题进行总结。 其实也很简单,端到端的训练,就是参数很多,要理解...
《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。
故而,作者提出了一些新的想法可以解决以上的问题,那就是Cascade RCNN,它是由检测器的stages级联而成的,而且越深的stage对于'close' false positives更加地具有判别性。在训练过程中,也是逐渐一个stage一个stage地训练,用前一个stage输出的IOU值去训练下一个stage,IOU也逐渐变高(如上图c所示,输出的IOU会高于输入...
Cascade R-CNN 的几个检测网络(Head网络)是基于不同的 IOU 阈值确定的正负样本上训练得到的。 作者在 COCO 数据集上做了对比实验,达到了state-of-the-art精度。其中backbone为RsNet-101的Cascade RCNN的AP达到了42.8。 对比实验结果 参考资料 Cascade R-CNN 详细解读 ...
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Cascade RCNN 训练自己的数据 Xu Jing 商汤科技(2018 COCO 目标检测挑战赛冠军)和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection,支持Faster-RCNN,Mask-RCNN,Fast-RCNN,Cascade-RCNN等主流目标检测框架。可以快速部署自己的模型。
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练出来的,在COCO数据集上Cascade R-CNN取得了非常出色的结果,并且也成为了当前...
Cascade RCNN的结构图如图Figure3(d)所示,公式表示就是这样的: iterative bounding box regression是对回归框进行后处理,即生成了之后在多次处理,而Cascade RCNN是在训练的时候就进行重新采样,训练的时候不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。这就在一定程度上解决了iterative bounding box regression出现的数据分...
本文提出的多阶段的Cascade R-CNN就是为了解决上述问题的。该模型包含一组利用不断提升的IOU阈值训练出来的检测器,从而能够更好的避免选到close false positives。检测器是一个阶段一个阶段顺序训练的,因为我们观察到一个检测器的输出,对于训练下一个更高质量的检测器是一个很好的数据分布。该种重新采样的方法(本菇...