Thinking 如文中引用文献的情况所示,Cascade R-CNN的灵感很大程度上来自作者的细心观察和face-detection惯用的cascade boostrapping (级联引导) 做法的启发。 Faster R-CNN将Detection从4-stage简化到了2-stage,而Cascade R-CNN又将2– stage发展回了4-stage。其实这是一种“螺旋式地上升”吧。 Cascade R-CNN的根...
\quad 在本文中,我们提出了一种解决这些问题的新型检测器架构Cascade R-CNN。它是R-CNN的多级扩展,其中级联更深的检测器级依次对接近的FP具有更高的选择性。依次训练R-CNN阶段的级联,使用一个阶段的输出来训练下一个阶段。这是由于观察者的动机,即回归器的输出IoU几乎总是好于输入IoU。可以在图c中进行观察,其...
作者提出cascade R-CNN(multi-stage),它包含一系列连续的检测器,它们使用增长的IoU阈值训练,这样能严格筛选出false positives。 这些检测器是分阶段训练的,充分利用上一个检测器的输出结果对于训练出下一个更高质量的检测器有很大的帮助。(图1中所有的曲线都在y=x之上,这表明当前IoU训练的检测器的输出,适合作为输...
Cascade R-CNN与iterative BBox的区别: 1)Iterative BBox是用于改进包围盒的后处理过程,而级联回归是一个重采样过程,它改变了要由不同阶段处理的假设的分布。 2)Cascade R-CNN的级联模块用于训练和推理,所以训练和推理分布之间没有差异。 3)Cascade R-CNN针对不同阶段的重采样分布,优化了多个专用回归器{ f T ...
总结 Cascade R-CNN发现了检测器质量与proposal质量的匹配关系对检测性能的影响,并以此使用了多次回归来提高检测质量,极大提高了检测器的AP值。 参考资料 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection https://zhuanlan.zhihu.com/p/92779720...
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
介绍完前面两种架构以后,接下来,就要介绍本次论文的主角Cascade R-CNN 其中该结构就是把上面俩个结构的缺点给结合了一下,用一句话就能表述清楚,即依次训练多个检测器,每一个检测器的输入数据,都是上一个检测器的输出数据。其回归的公式就可以写为, 就是整体的迭代轮次,即有几个检测器,随着迭代次数的增加,每一...
rcnn直接使用的是下面这个公式,也使用了规范化,但除以的是proposal的wh,并且wh的loss用的log函数 cascade论文说这个改进的目的是:“To encourage a regression invariant to scale and location”,也就是增加scale和location的不变性 位置不变性:delta_x = [(g_x + a) - (b_x + a)] / b_w。不管平移量...
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