cascade_rcnn和其他框架的网络结构简略图 上图中 (d) 和 (c) 很像,iterative bbox at inference是在推断时候对回归框进行后处理,即模型输出预测结果后再多次处理,而Cascade R-CNN在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 简单来说 cascade R-CNN 是由一系列的检测模型组成,每...
网络结构如下图(d) 上图中 (d) 和 (c) 很像,iterative bbox at inference是在推断时候对回归框进行后处理,即模型输出预测结果后再多次处理,而Cascade R-CNN在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 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...
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),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),...
Cascade R-CNN 网络结构 网络结构如下图b, 公式表示就是这样的: 上图中b和c很像,iterative bbox at inference 是在推断时候对回归框进行后处理,即生成了之后在多次处理,而Cascade R-CNN 在训练的时候就进行重新采样,不同的stage的输入数据分布已经是不同的了。 Cascade Mask R-CNN 网络结构 受Mask R-CNN发...
2 Cascade R-CNN 算法 既然在 Faster R-CNN 中不能一味的提高 IoU 来达到输出高质量 bbox 的目的,那一个很自然的想法是级联结构,在每个层级采用不同的 IoU 阈值来提升。 (a) 是标准的 Faster R-CNN 结构,属于二级 bbox 回归 (c) 是前向时候不断迭代 bbox 回归,训练时候还是和 Faster R-CNN 一样...
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。
4. Cascade R-CNN网络结构 下面的Figure3展示了和Cascade R-CNN有关的几种经典检测网络结构的示意图。 Figure3(a)表示Faster RCNN,因为双阶段类型的目标检测算法基本上都基于Faster RCNN,所以这里也以该算法为BaseLine。 Figure3(b)表示迭代式的边界框回归,从图也非常容易看出思想...
Cascade R-CNN 是一种多阶段的目标检测器结构，旨在解决在不同 IoU（交并比）阈值下检测性能波动的问题。该方法通过构建一系列检测器，每个检测器的 IoU 阈值逐步增加，从而实现更高质量的检测结果。在训练阶段，Cascade R-CNN 采用逐步改进的重采样策略，确保所有检测器都处理相同数量的正样本，有效减少...
RCNN系列算法包括CNN系列文章中的RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、Mask RCNN、Cascade RCNN，这些算法属于目标检测的two-stage方法，以高精度和好效果著称，是重要的研究方向。在目标检测领域，IOU阈值用于区分正样本与负样本。Cascade RCNN的网络结构包含三个阶段，每个阶段的IOU阈值分别为0.5、0.6、0...