Cascade R-CNN 来自论文 Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation,主要针对 Faster R-CNN 中 R-CNN 部分 IoU 阈值选取对最终检测 bbox 质量有重大影响,而提出一种级联 R-CNN 结构,不同级采用不同 IoU 阈值来进行重新计算正负样本和采样策略来逐渐提高 bbox 质量,其主要贡献可以...
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...
通过这种方式,可以实现对候选框的级联优化检测。如mmdetection中的cascade-rcnn的配置如下: 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,ne...
特征图:指的是图1中所示的特征图,在Fast RCNN中,它位于RoI Pooling之前,在Faster RCNN中,它是与RPN共享那个特征图,通常我们常常称之为“share_conv”; rois:在Fast RCNN中,指的是Selective Search的输出;在Faster RCNN中指的是RPN的输出,一堆矩形候选框框,形状为1x5x1x1(4个坐标+索引index),其中值得注意...
前天,arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》,目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。 两位作者均来自加州大学圣地亚哥分校,这可能是一篇投向TPAMI的论文。 在目标检测的实验中,借助于骨干网ResNeXt-152 的加持,在COCO数据集上AP达到50.9...
Cascade R-CNN旨在解决这些问题。它是一种多阶段对象检测架构，由一系列按递增IoU阈值训练的检测器组成，从而逐渐对接近的假阳性（FP）更具选择性。这些检测器是逐步训练的，利用观察到的特性：检测器的输出是一个良好的分布，用于训练下一个更高质量的检测器。通过改进假设的重采样，所有检测器都能获得...
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,就是前一个检测模型回归得到...
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...
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...