Cascade R-CNN目標檢測
成功的因素： 1.級聯而非並聯檢測器 2.提升iou閾值訓練級聯檢測器的同時不帶來負面影響 核心思想： 區分正負樣本的閾值u取值影響較大，加大iou閾值直觀感受是可以增加准確率的，但是實際上不是，因為這時候正負樣本不均衡，所以要做出改變； 所以得出的cascade R-CNN由一系列 ...
原文：目標檢測 | 經典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
作者從detector的overfitting at training quality mismatch at inference問題入手，提出了基於multi stage的Cascade R CNN，該網絡結構清晰，效果顯著，並且能簡單移植到其它detector中，帶來 的性能提升 論文: Cascade R CNN: Delving into High Quality Object Dete ...
2020-03-27 10:07 0 685 推薦指數：
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目錄 論文信息 前言 Introduction Object Detection Bounding Box Regression Classification Detection Quality Cascade ...
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