Cascade network——multi-stage refinement

List

• Cascade R-CNN
• Combine Cascade R-CNN and Mask R-CNN——Cascade Mask R-CNN
• Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation

Preview

目前，目前实例分割可以分成两个大类：(1)基于检测；(2)基于分割

• 基于检测：产生bounding box或者是region proposal，并利用这些bounding box来预测mask，如DeepMask, SharpMask, Instance-FCN，近段时间，就有继承了Instance-FCN的FCIS，以及Mask R-CNN，PANet， MaskLab。
• 基于分割：首先是获取像素级分割map，再去识别具体的个体目标。这方面工作目前还有许多跟传统方法相结合的地方，似乎没有基于检测的流行。

现在对于目标检测，有比较主流的分法是one-stage和two-stage，但是现在有一个分支就是multi-stage for finetune，这里之所以说是fintune，是因为这里multi-stage说的是级联的结构，一般是在头部进行几次级联结构，而且是为了对上一步的检测结果进行更加精炼的修正。

Multi-stage Object Detection
目标检测最开始应该是2016年开始的，摘抄自论文Hybrid Task Cascade for Instance segmentation]，但实际上级联进行迭代修正的做法很早就出现，早在2010年的关于人脸的一些算法就有出现，应该还有更早的：

• AttractioNet：引入了一个Attend&refine module来对bounding box的定位进行迭代的更新
• CRAFT：将级联的结构整合进RPN和head里
• CC-Net:chained cascade network for object detection：略
• IoUNet：没有很明确的表达了级联结构，但是对bounding box refine做得很好
• Cascade R-CNN ：略

AttractioNet(2016)

网络的核心组件是基于CNN的category-agnostic目标位置修正模块，用来产生精确稳定的bounding box，还有一点，就是这个方法还可以对unseen categories（应该指的是数据集未指定的类别）进行定位。在当时，在coco2014以及VOC2007达到SOTA。以下是论文中算法的代码部分，由其中的反复迭代进行Attend & Refine来看，已经有了级联的意思了。
需要注意的几点：

• 以下的ObjectnessScoring是对框与预标定的目标的贴近程度来打分，而非类别信息。（可以对比IoUNet）
• seed boxes是需要通过算法选出来的，但不是使用滑动窗口，这里有提到选seed boxes的方法类似于Cracking Bing（这里不做重点关注），目的是尽量少的初始框却要将所有区域进行有效的覆盖。
  
  上图似乎有些步骤没表达出来：
  

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CRAFT：CRAFT Objects from Images(2016)

code

这个时候R-CNN系列都已经出来了，论文里有引用。再说一下论文题目的含义：Cascade Region proposal-network And FasT-rcnn，即级联的RPN和fast R-CNN，也就是开始说的在RPN和head部分进行级联操作。数据集是PASCAL VOC 07/12 and ILSVRC