Vid objektdetektering krävs en skärningspunkt över unionströskeln (IoU) för att definiera positiva och negativa värden. En objektdetektor, tränad med låg IoU-tröskel, t.ex. 0,5, vanligtvis producerar bullriga upptäckter. Detektionsprestanda tenderar dock att försämras med en ökning av IoU-trösklarna. Två huvudfaktorer är ansvariga för detta: 1) överutrustning under träning, på grund av exponentiellt försvinnande positiva prover, och 2) inferens-tid missmatchning mellan de IoUs för vilka detektorn är optimal och de indatahypoteser. En flerstegsarkitektur för objektdetektering, Cascade R-CNN, föreslås för att ta itu med dessa problem. Den består av en sekvens av detektorer tränade med ökande IoU-trösklar, för att bli mer sekventiellt selektiva mot nära falska positiva. Detektorerna är utbildade steg för steg och utnyttjar observationen att detektorns utgång är en bra fördelning för att träna nästa detektor av högre kvalitet. Omsamplingen av gradvis förbättrade hypoteser garanterar att alla detektorer har en positiv uppsättning exempel på likvärdig storlek, vilket minskar problemet med övermontering. Samma kaskadförfarande tillämpas vid slutsatsen, vilket möjliggör en närmare överensstämmelse mellan hypoteserna och detektorkvaliteten i varje steg. En enkel implementering av Cascade R-CNN visar sig överträffa alla en modell objektdetektorer på den utmanande COCO dataset. Experiment visar också att Cascade R-CNN är allmänt tillämplig över detektorarkitekturer, vilket ger konsekventa vinster oberoende av baslinje detektorstyrkan. Koden finns på https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn.
Cascade RCNN REF konstruerar en sekvens av detektorer tränas med ökande skärningspunkt över union (IoU) tröskel, vilket förbättrar objektdetektionen gradvis.
Cascade R-CNN: Delving Into High Quality Object Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}