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…
论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文地址: arxiv.org/abs/1712.0072 代码地址: github.com/zhaoweicai/c 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...
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 head的计算耗时相对于RPN是非常小的,Cascade R-CNN的额外计算开销比较小 Conclusion 论文提出一个高质量的多阶段目标检测架构Cascade R-CNN,这个架构解决了训练时的过拟合问题以及推理...
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...
介绍完前面两种架构以后,接下来,就要介绍本次论文的主角Cascade R-CNN 其中该结构就是把上面俩个结构的缺点给结合了一下,用一句话就能表述清楚,即依次训练多个检测器,每一个检测器的输入数据,都是上一个检测器的输出数据。其回归的公式就可以写为, 就是整体的迭代轮次,即有几个检测器,随着迭代次数的增加,每一...
一个简单的Cascade R-CNN实现优于具有挑战性的COCO数据集上的所有单模型检测器。实验表明，该架构广泛适用于各种检测器架构，获得与基线检测器强度无关的一致性能增益。多级检测器架构Cascade R-CNN是Faster-RCNN框架的扩展，它在候选子网络（H0）中生成初步检测假设，然后通过表示为检测head的roi检测子网...
转载链接:https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80046867 论文思想:为了解决IOU设置带来的最终的AP值,作者引入了cascade结构的回归器,采用cascade R-CNN stages,用一个stage的输出去训练下一个sta
《Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection》CVPR2018的一篇文章 论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 本文主要针对的是目标检测问题中的IoU阈值选取问题,众所周知,阈值选取越大就越容易得到...
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 ...