论文链接: https://arxiv.org/abs/1712.00726代码链接: https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn简介通常,在单个IoU级别上优化的检测器在其他级别上不一定是最优的。这些观察表明,更高质量的检测需要检测…
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。
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...
特别需要说明的一点是,对于目前流行的检测结构来说,特征提取是耗时最多的,因此尽管Cascade R-CNN增加了比较多的参数,但是速度的影响并没有想象中的大,具体可以参考下表: 实际上,论文中还有相当多的部分没有提及。这篇文章还做了大量的对比实验,例如通过添加ground truth来提高proposal的质量从而验证mismatch问题;通过...
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 ...
基于Cascade R-CNN的车辆目标检测方法 中不可缺少的因素，如果车辆行驶超过1.5千米时，就需 要对燃油系统进行养护[2]。如果发现发动机不同寻常时，需要仔细的检查发动机的内部，清洗油泥，清理杂质。2.4及时修复汽车故障 即便车辆设置的是有效制动系统，同时定期对发动机进行养护，也不能确保车辆在行驶过程中的安全性...
摘 要: 针对X 光安检违禁品检出率低下的问题, 提出了一种基于改进Cascade RCNN 网络的X 光安检违禁品检测算法. 该算法在网络结构上引入批特征擦除(batch feature erasing, BFE)模块. BFE 模块通过随机擦除相同区域来增强局部特征学习, 进而强化网络对剩余特征的学习表达. 此外, 针对检出率低下问题, 在该算法...
《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》 论文地址:arxiv.org/abs/1712.0072 代码地址:github.com/guoruoqian/c 【背景】 本文的出发点在于Faster R-CNN中IoU阈值选取。IoU阈值用于两个地方,分别是训练时判定正负样本和预测时计算mAP。在Faster R-CNN训练过程中,IoU阈值选取的越低,得到的...
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://zh…