因此,论文提出了Cascade R-CNN来解决上面的问题。Cascade R-CNN是一个顺序的多阶段extension,利用前一个阶段的输出进行下一阶段的训练,阶段越往后使用更高的IoU阈值,产生更高质量的bndbox。Cascade R-CNN简单而有效,能直接添加到其它R-CNN型detector中,带来巨大的性能提升(2-4%) Object Dete
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
针对目前道路表面缺陷检测中存在的问题 ,提出一种改进的 Cas- cade R-CNN 道路缺陷检测算法 ,引入了递归特征金字塔结构,使融合特征获得更多的语义信息细节 ,更利于小目标检测;选用 ResNet50 作为主干网络并进行改进 ,使其能够接受来自递归特征金字塔的特征输入 。实验结果表明 ,改进后的算法在测 试数据集上的表现...
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...
前天,arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》,目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。 两位作者均来自加州大学圣地亚哥分校,这可能是一篇投向TPAMI的论文。 在目标检测的实验中,借助于骨干网ResNeXt-152 的加持,在COCO数据集上AP达到50.9...
简介:论文阅读笔记 | 目标检测算法——Cascade R-CNN算法 paper:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 摘要: 曾经,在目标检测领域中,IoU阈值的设定非常重要。如果设置一个比较低的阈值,会出现比较多的噪声对象;而如果设置的比较高,检测器的性能也会下降。这主要是两个原因: ...
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,大致读了下感觉是非常有趣的工作,想要了解大致的设计思想的可以看这篇文章。
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:///zhaoweicai/cascade-rcnn ...
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...