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…

1.bouding box regression总结: rcnn使用l2-loss 首先明确l2-loss的计算规则: L∗=(f∗(P)−G∗)2,∗代表x,y,w,h    整个loss : L=Lx+Ly+Lw+Lh 也就是说,按照l2-loss的公式分别计算x,y,w,h的loss,然后把4个loss相加就得到总的bouding box regression的loss.这样的loss是直接预测bbox的 绝对坐标与绝对长宽. 改进1:   问题:如果直接使用上面的l2-loss,loss…

目录 0. 论文链接 1. 概述 2. 网络结构的合理性 3. 网络结构 4. 参考链接 @ 0. 论文链接 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IOU阈值(文…

成功的因素: 1.级联而非并联检测器 2.提升iou阈值训练级联检测器的同时不带来负面影响 核心思想: 区分正负样本的阈值u取值影响较大,加大iou阈值直观感受是可以增加准确率的,但是实际上不是,因为这时候正负样本不均衡,所以要做出改变: 所以得出的cascade R-CNN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(高Iou的输入proposal能得到搞得output iou,且都是大于输入的),因此是stage…

作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手,提出了基于multi-stage的Cascade R-CNN,该网络结构清晰,效果显著,并且能简单移植到其它detector中,带来2-4%的性能提升 论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 论文地址: https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码地…

安装参考https://github.com/zhaoweicai/Detectron-Cascade-RCNN/blob/master/INSTALL.md 1.对于在 python detectron/tests/test_spatial_narrow_as_op.py 时出现 AssertionError: Detectron ops lib not found; make sure that your Caffe2 version includes Detectron module de…

在region proposal阶段采用不同的iou. 第一幅图,不同颜色的线是用不同的region proposal的iou阈值,横坐标是region proposal生成的框与gt的原始iou,纵坐标是未经过训练的框经过bounding box regression后生成的新框与gt的iou,发现0.5的iou阈值对0.5的的提升更好,0.6的对0.6到0.75的好,0.7对0.75以上的效果好. 第二幅图,不同颜色的线是用不同的region proposal的iou阈值,横坐标是regio…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构,关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的.本文发现,检测性能主要受限于训练时,sample level,feature level,objective level的不平衡问题.为此,提出了Libra R-CNN,用于对目标检测中平衡学习的简单有效的框架.主要包含三个创新点:(1)Io…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58291808 论文链接:https://arxiv.org/abs/1903.00241 代码链接:https://github.com/zjhuang22/maskscoring_rcnn 今天介绍一篇CVPR2019的论文,来自华科和地平线,这篇论文从实例分割中mask 的分割质量角度出发,提出过去的经典分割框架存在的一个缺陷:用Bbox bounding box的classification confidence作为mas…