例如,R-FCN提出了有效的区域级全卷积,而没有精度损失,从而避免了Faster-RCNN繁重的区域级CNN计算。而MS-CNN和FPN在多个输出层检测提案,以减轻RPN感受野与实际对象大小之间的比例失配,以进行高召回候选的检测。 \quad 另选的是,one-stage目标检测架构也已变得很流行,这主要是由于它们的计算效率。这些体系结构接近...
首先我们看下本文的Cascade对于不同检测器的提升,作者选用了三种two-stage的检测器:Faster R-CNN、R-FCN和FPN,从下表中可以发现:在不加任何trick的情况下,对于不同的检测器和不同的基准网络,Cascade均能稳定提升3-4个点左右,且IoU阈值越高提升越明显,这张表所展现的效果是相当具有说服力了。 此外,论文给出了...
Detection Performance: 在所有的baseline detector上,使用Cascade R-CNN均有2~4%的提升,这表明Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构中 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,Cascad...
Cascade R-CNN的网络结构主要包括backbone(主干网络)、neck(颈部网络)和head(头部网络)三部分: backbone: 作用:提取输入图像的特征图。 常用网络:如ResNet、VGG等深度卷积神经网络。 neck(可选): 作用:对backbone提取的特征图进行进一步的处理和增强,以提高检测性能。 常用方法:如FPN(特征金字塔网络)等。 head:...
检测器文中使用了Faster R-CNN, R-FCN, FPN,具体实验细节与结果也不再赘述。 4. 参考链接 Cascade RCNN算法笔记 Cascade R-CNN 详细解读 目标检测论文阅读:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
Cascade R-CNN网络解析 效果 创新点 网络结构 阶段数量的影响 效果 基于FPN+和ResNet-101的Cascade R-CNN在COCO上与最先进的单级模型比较如下: 创新点 该网络提出如下创新点: 1.随着IOU阈值的增加,检测性能趋于下降,这是因为正样本的数量呈指数减低,导致了训练的过拟合; 2.提出一种级联R-CNN,它由一系列随着...
通过PaddleDetection调用训练好的cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco模型,验证的时候发现大部分的图片都是可以正常检测的,偶尔会有报错的情况,检测所用的图片都是相同的环境下拍出来的,没有存在差异,真是奇怪! 0 收藏 回复 全部评论(4) 时间顺序 李长安 #2 回复于2021-08 偶尔报错的话我觉得差不多是图像读...
2018年何恺明的文章,Resnet+FPN+FCN+Focal_loss,重点在于Focal_loss,效果不如Faster Rcnn 2.网络结构 六、DETR 1.基本原理 detr是Facebook团队在2020年提出的基于Transformer的端到端的检测框架。 基本思想是去除NMS/anchor等人工先验,把目标检测作为一个集合预测问题来看待,用一个标准的transformer encoder-decoder结...
代码地址: http://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 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 IoU 都大于 0.5。因此,论文希望研究出学习能尽量少包含接近负样本的 bndbo...
使用改进的ResNet-FPN结构,将浅层特征信息进行多尺度通道融合,从而增加了微小目标和遮挡目标特征信息的丰富性,减少了训练参数,加快了网络训练的前向速度;通过引入焦点损失(Focal loss),平衡了分类样本数量,减小了损失值.实验结果表明,改进的Cascade RCNN算法训练速度稍快于原始模型,召回率小幅度提高,平均精度均值(mAP...