Cascade-RCNN算法详解——级联RCNN网络

最新推荐文章于 2025-04-01 16:12:56 发布
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分类专栏： 目标检测 文章标签： Cascade RCNN 级联RCNN 目标识别 深度学习
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Cascade-RCNN通过级联多个检测器，每个检测器针对不同IOU阈值的样本进行训练，提高目标检测的准确性。级联结构允许输入提案的IOU逐渐接近其对应的阈值，从而优化检测结果。损失函数包括位置的L1损失和分类的交叉熵损失。实验证明，这种级联方法在COCO数据集上表现优秀。

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论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726

代码链接：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn

特点：级联不同IOU阈值（界定正负样本）的输出，使不同IOU值检测与其相对应的IOU值的目标

 

1.对IOU阈值设置问题进行了详细的分析

Input IOU是输入proposal与ground truth的IOU值；

Output IOU是输出的proposal与ground truth的IOU值

图（c）中可以看出，使用某个阈值界定正负样本时，当输入proposal的IOU在这个阈值附近时，检测效果是最好的；换句话说就是：如果输入IOU

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