Cascade R-CNN論文講解（轉載）
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論文思想：為了解決IOU設定帶來的最終的AP值，作者引入了cascade結構的迴歸器，採用cascade R-CNN stages，用一個stage的輸出去訓練下一個stage，
舉個例子，有三個串聯起來的用0.5/0.6/0.7的閾值訓練出來的detector，有一個IoU約為0.55的proposal，經過0.5的detector，IoU變為0.75；再經過0.6的detector，IoU變為0.82；再經過0.7的detector，最終IoU變為0.87……比任何一個單獨的detector的結果都要好。不僅僅只有IoU改善的好處，因為每經過detector，proposal的IoU都更高，樣本質量更好了，那麼即使我下一個detector閾值設定得比較高，也不會有太多的樣本被刷掉，這樣就可以保證樣本數量避免過擬合問題。
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