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【目標檢測】Cascade R-CNN 論文解析

阿新 • • 發佈：2018-10-09
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Cascade R-CNN

1. 概述

??這是CVPR 2018的一篇文章，這篇文章也為我之前讀R-CNN系列困擾的一個問題提供了一個解決方案：R-CNN在fine-tuning使用IOU threshold = 0.5來防止過擬合，而在分類階段，使用softmax因為之前0.5的設定太過寬松(loose)，而導致精度下降較多，因此單獨訓練了一個新的SVM分類器並且更改了IOU閾值（文章中對這樣做進行大量的實驗對比以及證據十分有力），而在Fast R-CNN中我看到也是用的0.5作為閾值，卻通過實驗證明softmax比SVM要好一些， 在R-CNN系列的總結我也提了一些可能的原因。而這片文章正好解決大多數分類器的問題，IOU閾值的設定難題。
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??對於一個detector來說，如果IOU threshold太低，會學習到很多背景框，引入很多噪聲，比如上圖中a),可以發現很多噪聲框。但如果IOU threshold太高則會導致兩個問題：1.樣本會以指數級的速度消失2.會在inference階段出現detector最優的閾值與輸入proposal的IOU值發生mismatch。這裏解釋一下為什麽會mismatch：detector通常在proposal自身的IOU值與detector訓練的IOU閾值較為接近的時候才會有更好的結果，如果一味的提高IOU閾值很容易出現mismatch導致性能很差，可以看下圖關於RPN生成proposal的IOU值分布更好的理解一下（因為高IOU的proposal很少，大多數都是較低IOU的proposal）：
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