Cascade R-CNN目标检测
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 ...
原文：目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
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 的性能提升 论文: Cascade R CNN: Delving into High Quality Object Dete ...
2020-03-27 10:07 0 685 推荐指数：
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Cascade R-CNN
目录 论文信息 前言 Introduction Object Detection Bounding Box Regression Classification Detection Quality Cascade ...
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