cascade_rcnn.py文件在models/detections文件夹下。本次对文件cascade_rcnn.py的代码解读,是根据py配置文件configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py的数据信息进行讲解的。 models/detectionscascade_rcnn.py文件中 主要的内容如下: __init__():module的构造函数。 init_weights():backbone为cascade rcnn的初始化权...
1. 简单回顾R-CNN结构 首先,以经典的Faster R-CNN为例。整个网络可以分为两个阶段,training阶段和inference阶段,如上图所示。 training阶段,RPN网络提出了2000左右的proposals,这些proposals被送入到Fast R-CNN结构中,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),...
简单来说 cascade R-CNN 是由一系列的检测模型组成,每个检测模型都基于不同 IOU 阈值的正负样本训练得到,前一个检测模型的输出作为后一个检测模型的输入,因此是 stage by stage 的训练方式,而且越往后的检测模型,其界定正负样本的 IOU 阈值是不断上升的。 Cascade R-CNN 的几个检测网络(Head网络)是基于不同的...
4.对比实验中的stat:就是为了解决分类loss大,bouding box regression loss小,将delta标准化的操作。 cascade rcnn中的stat是每一次回归都要做一次标准化,应该是因为每一次回归生成的新分布的均值和方差发生变化 5.对比实验1: 越高iou,cascade-rcnn提升越明显,最常用的ap50的提升最小且提升性能有限 延伸问题1: ...
1.1,Faster RCNN 回顾 先回顾下Faster RCNN的结构,下图是Faster RCNN的结构图。 training阶段和inference阶段的不同在于,inference阶段不能对proposala进行采样(因为不知道gt,自然无法计算IoU),所以RPN网络输出的300RoIs(Proposals)会直接输入到RoI pooling中,之后通过两个全连接层分别进行类别分类和bbox回归。
代码地址:https://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bndbox的detector...
代码的地址:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn/tree/master/examples/voc 1.proposals这个layer层有个iou thr = 0.7,这个不是多级级联重采样选择正负样本的的iou,这个是nms的iou,即过滤的iou 2.在test的时候,在第二阶段多出现了一个分支,并且这两个分支的名字和train的对应不上,第三阶段也出现相似的...
代码语言:javascript 复制 rcnn=[dict(assigner=dict(type='MaxIoUAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0.5,ignore_iof_thr=-1),sampler=dict(type='RandomSampler',num=512,pos_fraction=0.25,neg_pos_ub=-1,add_gt_as_proposals=True),pos_weight=-1,debug=False),dict(assigner...
Cascade R-CNN是其中的一种经典算法,它通过多阶段检测器的级联,有效地提高了目标检测的精度。 Cascade R-CNN的核心思想是在目标检测过程中引入多阶段的级联结构。每个阶段都由一个独立的检测器组成,这些检测器具有不同的IoU(Intersection over Union)阈值。随着阶段的深入,IoU阈值逐渐提高,使得检测器能够逐步地筛选出...