Built on contextual feature map, Cascade Mask R-CNN structure progressively refines accurate boundaries of text instances with multi-stage framework. We conduct comparative experiments on ICDAR2015 and 2017-MLT datasets, where the proposed method outperform comparative methods in terms of effectiveness and efficiency measurements.doi:...
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,作者将Cascade R-CNN推广到实例分割很简单,作者提供了三种策略,分...
Cascade R-CNN作为目前主流常用的高性能目标检测算法中最广为人知的算法之一。它基于经典的Faster R-CNN架构,通过引入级联式的多阶段检测器来逐层提升检测精度,从而显著提高了模型在困难样本上的表现。 参考论文:arxiv.org/pdf/1906.0975 背景 在Faster R-CNN算法中,RPN输出指定数量的RoI候选框,然后输入到R-CNN层...
cascade CNN:比较经典的人脸检测cascade框架,利用6个CNN:3个二分类人脸分类net、3个bbox校正net;输入图像生成图像金字塔,再暴力滑窗走一波12net去除大部分背景区域,net-calibration用于边框校准,校准使用45个预定义的离散分类尺度,得到45个分类score后,利用thres选取若干个高质量尺度,取均值作为矫正尺度;6个网络叠层操作...
Cascade RCNN是作者Zhaowei Cai于2018年发表的论文Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection. 目标检测是一个复杂的问题,需要解决两个主要任务。首先,检测器必须解决识别问题,区分前景目标和背景目标,并为其分配匹配的类别标签。其次,探测器必须解决定位问题,为不同的目标分配精确的bounding box。许多...
Cascade R-CNN通过级联策略，逐层筛选出高质量的object proposal，显著提升训练和预测阶段的精度。在目标检测过程中，IOU阈值的选择至关重要。过低的阈值会引入大量噪声，而过高的阈值会导致训练与实际应用中的性能不匹配，如图(a)所示，当训练阈值设为0.7时，效果急剧下滑。为探究原因，作者对输入质量进行...
对Cascade R-CNN网络的进一步探索实验 实验一:stage-wise的比较 下表展示了不同stage的表现,其中1,2,3分别代表单个stage的表现,1 ~ 2代表了级联1和2的表现,1 ~ 3代表了级联1-3的表现,可以发现AP呈递增趋势,效果也是越来越好,符合预期。 实验二:提升阈值的作用 ...
目标检测算法中，经典的Cascade R-CNN提出解决detector过拟合问题及推理时的IoU不匹配，通过多阶段顺序训练，阶段间使用更高IoU阈值，实现高质量目标框生成。Cascade R-CNN架构清晰，移植简便，能显著提升性能2-4%。论文实验表明不同IoU阈值的detector对不同质量目标框的优化程度不同，Cascade R-CNN通过级联...
(2) Cascade R-CNN 训练流程相比 Faster R-CNN, Cascade R-CNN 训练流程只是多了一个循环而已。 defforward_train(self,x,img_metas,proposal_list,gt_bboxes,gt_labels,gt_bboxes_ignore=None,gt_masks=None):losses=dict()# 对每个 R-CNN 阶段单独操作( 相比 Faster R-CNN 多了这一层循环)foriin...
Cascade RCNN是一种多阶段对象检测架构，旨在解决对象检测中因IoU阈值设置不当导致的过拟合和检测性能下降问题。其主要特点和优势如下：多阶段检测器：Cascade RCNN由一系列按递增IoU阈值训练的检测器组成，每个检测器都比前一个更加严格，逐渐对接近的假阳性更具选择性。逐步训练：检测器是逐步训练的，...