检测器最佳的IoU与输入假设的IoU之间的推理时间不匹配(原文:inference-time mismatch between the IoUs for which the detector is optimal and those of the input hypotheses) 解决方法 作者提出cascade R-CNN(multi-stage),它包含一系列连续的检测器,它们使用增长的IoU阈值训练,这样能严格筛选出false positives。
\quad 在本文中,我们提出了一种解决这些问题的新型检测器架构Cascade R-CNN。它是R-CNN的多级扩展,其中级联更深的检测器级依次对接近的FP具有更高的选择性。依次训练R-CNN阶段的级联,使用一个阶段的输出来训练下一个阶段。这是由于观察者的动机,即回归器的输出IoU几乎总是好于输入IoU。可以在图c中进行观察,其...
0. 论文链接 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...
因此,看到这里,想必大家也已经清楚了Cascade R-CNN到底是个什么东西,其实并不是什么特别新颖网络架构,本质是一种新的模型集成训练的思路(在目标检测领域,最后预测出的候选框的质量更高了),敬佩作者做了这样大量详实的工作,真的是一种很优秀的训练技巧以及设计思路,也贴一张实验对比图,可以看到这种网络的设计有效性,...
目标检测-Cascade-RCNN https://zhuanlan.zhihu.com/p/36095768 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn CVPR2018的文章,最早是在知乎上看到https://zhuanlan.zhihu.com/p/35882192的介绍,...
本文简要介绍了Cascade R-CNN这个比赛利器并且想法也非常棒的算法,感兴趣可以去研究一下mmdetection哦,可以快速搭一个Cascade R-CNN出来。 8. 附录 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 论文代码:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn ...
A simple implementation of the Cascade R-CNN is shown to surpass all single-model object detectors on the challenging COCO dataset. Experiments also show that the Cascade R-CNN is widely applicable across detector architectures, achieving consistent gains independently of the baseline detector strength...
级联R-CNN的来源:一个检测器只能在一个质量水平(quality level)上表现的很好,这是从代价敏感学习中得出的:ROC曲线不同点的优化需要不同的损失函数,不同的是论文中是优化IOU阈值而不是假阳率。 从图中看出,如果提供高质量(高IOU)的输入则检测器也有较好的效果,但是随着输入数据的IOU的持续升高,检测器效果会下降...
A multi-stage object detection architecture, the Cascade R-CNN, composed of a sequence of detectors trained with increasing IoU thresholds, is proposed to address these problems. The detectors are trained sequentially, using the output of a detector as training set for the next. This resampling ...
这篇文章是基于Faster RCNN进行改进的,Faster R-CNN网络只有一个RCNN网络,而Cascade RCNN将多个RCNN网络基于不同的IOU阈值进行级联,对检测的结果进行不断地优化。前一个RCNN网络的输出可以作为后一个RCNN网络的输入,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。