在Fast R-CNN结构中,首先计算每个proposal和gt之间的iou,通过人为的设定一个IoU阈值(通常为0.5),把这些Proposals分为正样本(前景)和负样本(背景),并对这些正负样本采样,使得他们之间的比例尽量满足(1:3,二者总数量通常为128),之后这些proposals(128个)被送入到Roi Pooling,最后进行类别分类和box回归。
2 Cascade RCNN:将2-stage的frcnn拓展为multi-stage,作者提出each-stage分支(1st-stage:RPN,这里指RPN之后的分支)也需要针对专门的IoU阈值挑选对应质量的样本用于训练与检测,才能达到最佳性能;例如,2nd-stage在IoU = 0.5的样本下训练并检测,3rd-stage在IoU = 0.6,以此类推;这样的好处就是:each-stage检出并调整...
论文阅读:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文链接:https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 特点:级联不同IOU阈值(界定正负样本)的输出,使不同IOU值检测与其相对应的IOU值的目标 Cascade RCNN的中心思想: 使用不同的IOU阈值划分正负样本,让每一个stage的detector都专注于检测...《...
Cascade Mask R-CNN extends Cascade R-CNN to instance segmentation, by adding a mask head to the cascade. In the Mask R-CNN, the segmentation branch is inserted in parallel to the detection branch. However, the Cascade R-CNN has multiple detection branches. This raises the questions of 1)...
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...
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 ...
For instance, CascadeMatch outperforms Unbiased Teacher by 1.9 $$hbox {AP}^{{ ext {Fix}}}$$ on LVIS when using a ResNet50-based Cascade R-CNN structure, and by 1.7 $$hbox {AP}^{{ ext {Fix}}}$$ when using Sparse R-CNN with a Transformer encoder. We also show that Cascade...
论文提出的网络整体思想是将网络分为两个模块,第一模块是通过适应openCV、faster rcnn或者训练的其他网络将原始图片裁剪出人脸部分用作第二模块关键点检测的数据,由于我使用的是Kaggle上提供的人脸关键点定位数据集,因此我没有使用第一模块,如果需要使用第一模块我个人推荐使用openCV进行人脸的裁剪,因为我们在第一步仅...