《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...
\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...
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...
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
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...
《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...
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...
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 ...
实例分割超越MaskRCNN,目标检测coco数据集50.9AP 核心思想是:使用不同的IOU阈值,训练多个级联的检测器。它可以用于级联已有的检测器,取得更加精确的目标检测。 论文翻译 Abstract In object detection, the intersection over union (IoU) threshold is frequently used to define positives/negatives. The threshold ...
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。