转载链接:https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80046867

论文思想:为了解决IOU设置带来的最终的AP值,作者引入了cascade结构的回归器,采用cascade R-CNN stages,用一个stage的输出去训练下一个stage,

举个例子,有三个串联起来的用0.5/0.6/0.7的阈值训练出来的detector,有一个IoU约为0.55的proposal,经过0.5的detector,IoU变为0.75;再经过0.6的detector,IoU变为0.82;再经过0.7的detector,最终IoU变为0.87……比任何一个单独的detector的结果都要好。不仅仅只有IoU改善的好处,因为每经过detector,proposal的IoU都更高,样本质量更好了,那么即使我下一个detector阈值设置得比较高,也不会有太多的样本被刷掉,这样就可以保证样本数量避免过拟合问题。

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