cascade rcnn目标检测中的mismatch问题

最新推荐文章于 2023-09-14 21:32:31 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/scut_salmon/article/details/91038809
本文探讨了CascadeRCNN论文中提及的Mismatch问题，即训练阶段与推断阶段detector输入的proposal存在差异，导致模型性能下降。文章深入分析了IOU阈值提升如何加剧这一现象，并附有知乎上的一张图表进行直观说明。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

cascade rcnn这篇论文提到mismatch问题

https://arxiv.org/pdf/1712.00726.pdf

意思是training阶段和inference阶段，detector输入的proposal是不一样的，前者的proposal经过筛选(IoU>threshold)质量更高，后者的未经过筛选，质量更差。用前者训练得到的detector来测试后者的proposal，会导致性能的下降。

 

IOU的提高将导致mismatch问题进一步加重，这是因为IOU提高后，筛选的条件变严格，detector 在training过程中输入的proposal数量变少，检测器过拟合。但是inference过程得到的proposal并不会因为IOU而改变，也就是说检测器性能下降，inference时输入的图片也没变化，所以mismatch更严重。贴一张知乎的图以便更好理解（引自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/42553957）

 

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专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
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