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...
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...
CNN系列的文章主要是RCNN,Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN, Cascade RCNN,这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表,这系列的算法精度高,效果好,是一类重要的方法。 论文地址:Cascade R-CNN 简要介绍 在目标检测中,IOU阈值被用来定义正样本(positive)与负样本(negative) 如果使用较低的IOU阈值,那么会...
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...
上一片文章我们调试了MMDetection 3.x 的 pipeline,这篇文章我们来调试一下 Pipeline 后面的 Model,本文选择以下 cascade-mask-rcnn_convnext-t-p4-w7_fpn_4conv1fc-giou_amp-ms-crop-3x_coco.py 配置文件进行调试和源码剖析。 本文以backbone为ConvNeXt-tiny为backbone的cascade rcnn为例,将围绕以下几个问题...
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...
算法原理 Cascade R-CNN是以Faster R-CNN为基础而构建的一种级联结构对象检测算法。它引入了多个级联阶段,每个阶段都包括两个关键组件:Region Proposal Network(RPN)和Fast R-CNN。 RPN阶段:RPN负责生成候选区域。它通过滑动窗口机制和锚框技术,对输入图像中的感兴趣区域进行提议。RPN使用卷积神经网络来回归候选区域的...
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 1. 概述 这是CVPR 2018的一篇文章,这篇文章也为我之前读R-CNN系列困扰的一个问题提供了一个解决方案:R-CNN在fine-tuning使用IOU threshold = 0.5来防止过拟合,而在分类阶段,使用softmax因为之前0.5的设定太过宽松(loose),而导致精度下降较多,因此单独训练了一个新的SVM分类器并且更改了IO...