其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn，因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 那么cascade-rcnn的重点就是在解决这个IOU参数设置的问题，他设置了一个级联检测的办法来实现。如下图的d子图所示： ? 如mmdetection中的cascade-rcnn的配置如下： rcnn=[ dict( assigner=dict( type 检测效果如下，不过与faster_rcnn相比，这个预训练模型效果并没有来得好。 ?
用的比较多的主要是RCNN，spp- net，fast- rcnn，faster- rcnn；YOLO系列，如YOLO和YOLO9000；除此之外还有SSD，ResNet等。 RCNN的缺点： 在RCNN刚刚被发明出来的2014年，RCNN在目标检测与行人检测上取得了巨大的成就，然而效率低下，花费时间长等一系列的问题的产生，还是导致了RCNN的运用并没有取得大范围的应用 在这之后，随之而来的Fast RCNN逐渐进入了人们的眼帘。 Fast RCNN Fast RCNN较之前的RCNN相比，有三个方面得到了提升： 1. 测试时的速度得到了提升。 RCNN中分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。而Fast RCNN则不再需要额外储存。 Fast RCNN的工作流程： 1. Faster RCNN 从RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升 ，而对于Faster RCNN来讲，与RCNN和Fast RCNN最大的区别就是，目标检测所需要的四个步骤
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Cascade：负责控制关联对象的级联操作，包括更新、删除等，也就是说对一个对象进行更新、删除时，其它对象也受影响，比如我删除一个对象，那么跟它是多对一关系的对象也全部被删除。 举例说明区别：删除“一”那一端一个对象O的时候，如果“多”的那一端的Inverse设为true，则把“多”的那一端所有与O相关联的对象外键清空；如果“多”的那一端的Cascade设为Delete，则把“
https://github.com/rbgirshick/rcnn 自从2012年 AlexNet 网络的提出，深度学习大行其道。 RCNN的提出将卷积网络引入了目标检测领域，并在随后的2-3年迅速发展，检测的精度和速度提升都很大。 Fast RCNN https://github.com/ShaoqingRen/fast-rcnn https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Fast RCNN SPP-Net在实现上无法同时微调在SPP layer两边的卷积层和全连接层, Fast RCNN 解决了这个问题。 我们先来看看 Fast RCNN 是怎么做的，然后再回过头来看看 SPPNet又是怎么干的，这样一对比就比较容易理解。
七月在线RCNN扩展课程。 Faster-RCNN算法精读 1. 从分类到检测。 RCNN 基于上面结合SelectiveSearch的思路，RCNN就出现了： ? 训练步骤繁琐(微调网络+训练SVM+训练回归XBOX) 3.Fast-RCNN 说Fast-RCNN之前有必要说一下SPP-NET(SPP：Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化 ，只更新Fast-RCNN独有部分的参数。 最后留下大约2000个anchor，然后再取前N个box（比如300个）给Fast-RCNN。
blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975 http://www.robots.ox.ac.uk/~tvg/publications/talks/fast-rcnn-slides.pdf
Mask-RCNN使用Resnet101作为主干特征提取网络 2.ResNet101有两个基本的块，分别名为Conv Block和Identity Block，其中Conv Block输入和输出的维度是不一样的
1.2 Fast-RCNN Fast-RCNN为了解决特征提取重复计算问题而诞生，并且Fast-RCNN巧妙的将目标识别与定位放在同一个CNN中构成Multi-task模型。 Faster-RCNN可以看成是RPN和Fast RCNN模型的组合体，即Faster-RCNN = RPN + Fast-RCNN。 Fast-RCNN特征特征提取网络，使用步骤一中训练好的RPN网络产生的候选框作为输入，训练一个Fast-RCNN网络，至此，两个网络每一层的参数完全不共享； 第三步：使用步骤二的Fast-RCNN 与Fast-RCNN网络完全共享参数，使用Fast-RCNN即可同时完成候选框提取和目标检测功能。 1.4 Mask RCNN 把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测。
在这篇文章中，我们会进一步地了解这些用在目标检测中的算法，首先要从RCNN家族开始，例如RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN。 基于区域的卷积神经网络介绍 2.1 RCNN简介 和在大量区域上工作不同，RCNN算法提出在图像中创建多个边界框，检查这些边框中是否含有目标物体。RCNN使用选择性搜索来从一张图片中提取这些边框。 这就是RCNN检测目标物体的方法。 2.2 RCNN的问题 现在，我们了解了RCNN能如何帮助进行目标检测，但是这一技术有自己的局限性。 Fast RCNN 3.1 Fast RCNN简介 想要减少RCNN算法的计算时间，可以用什么方法？我们可不可以在每张图片上只使用一次CNN即可得到全部的重点关注区域呢，而不是运行2000次。 4.Faster RCNN 4.1 Faster RCNN简介 Faster RCNN是Fast RCNN的优化版本，二者主要的不同在于感兴趣区域的生成方法，Fast RCNN使用的是选择性搜索，而Faster
/mmdetection/configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoint_file: .. /mmdetection/checkpoints/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200316-3dc56deb.pth bbox_thre: 0.8 选用的检测模型 /cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py model: http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/cascade_rcnn /cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200316-3dc56deb.pth 运行 # verify that mmskeleton /configs/cascade_rcnn/cascade_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoint_file: mmdetection/checkpoints/cascade_rcnn_r50
image.png 由图中可以看出实体间关系：一对多（@OneToMany） 在实际开发场景中，删除员工老板不会被删除，老板被删除了员工肯定要删除 由此，就会使用级联操作，在一对多关系中，@Cascade cascade属性：指定级联操作的行为(可多选) CascadeType.PERSIST：级联新增（又称级联保存）：对A对象保存时也会对B对象进行保存。并且，只有A类新增时，会级联B对象新增。 执行的SQL： insert into boss (name) values ('张老板') PERSIST：级联新增（又称级联保存） @OneToMany(mappedBy = "boss", cascade staff (boss_id, name) values (1, '员工二') ” 直接在数据库中执行SQL关系是维护好的 REMOVE：级联删除 @OneToMany(mappedBy = "boss", cascade
Introduction Cascade R-CNN的本质是 “ Cascade roi-wise subnet ” 。 传统的Faster R-CNN结构如下： ? Innovation 作者的Idea，是设计cascade的bbox cls/reg机制： ? Result 经过试验，发现cascade roi-wise subnet可以逐步过滤非object的bbox，并提升object的bbox质量： ? Thinking 如文中引用文献的情况所示，Cascade R-CNN的灵感很大程度上来自作者的细心观察和face-detection惯用的cascade boostrapping (级联引导) 做法的启发 ---- [1] Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
Author : Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik
Mask RCNN是何凯明大神以及Faster RCNN作者Ross B. Girshick等多人发表于ICCV 2017。我们知道对于图像分类来说 将一张图片送进神经网络之后得到其分类的概率。 Mask RCNN和Faster RCNN的结构是非常相似的，最大的不同就在于在最后的输出的时候增加了一个多任务网络Mask分支的结构，对于这个分支我们就可以对于每一个要检测的目标去生成Mask分割蒙版 在Faster RCNN中，特征层通过RPN网络后，紧跟着是一个ROI Pooling层，但是在Mask RCNN中被替换成了ROI Align。 但是在Mask RCNN中是将它们进行了解耦，在之前我们说了会对每一个类别都预测出一个蒙版，但是不会针对每一个数据沿通道方向去做softmax处理，而是根据Faster RCNN分支中预测针对该目标的类别信息将 它是在Faster RCNN分支进行正负样本匹配的时候得到的，也就是说将Proposals输入到Faster RCNN分支中会进行正负样本的匹配，此时就会得知每一个Proposal到底是属于正样本还是负样本
1.Cascade是级联动作，在many_to_one中如果使用cascade可以级联操作关联对象，如下代码可以级联保存Category对象。 Cascade默认值是none，不进行级联动作； Cascade可以为delete, 在many_to_one中cascade不会设置为delete，因为可能会造成异常，除非是基于外键的一对一。 Cascade还可以为all, all表示可以进行所有的级联动作。 在one_to_many中使用cascade： <! -- 双向一对多的设置 --> <set name="books" cascade="save-update"> <! （慎用） 注意：cascade要起作用，那么一定要设置关联对象。如果关联对象不存在，那么cascade不会有作用。建议少用cascade，甚至不用。
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression 图1 Faster RCNN基本结构（来自原论文） 依作者看来，如图1，Faster RCNN其实可以分为4个主要内容： Conv layers。 图2 faster_rcnn_test.pt网络结构 （pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt） 本文不会讨论任何关于R-CNN 第二次训练Fast RCNN网络，对应stage2_fast_rcnn_train.pt 可以看到训练过程类似于一种“迭代”的过程，不过只循环了2次。
前言 这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手，来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。 2. Mask RCNN总览 下面的Figure1展示了这个工程中Mask RCNN的网络结构示意图，来自博主叠加态的猫： ? Mask RCNN总览，来自叠加态的猫博主 这个结构图里面包含了很多细节，我们先大概理一下，后面在源码详解中会更详细的说明： 首先是BackBone，可以看到原始图片输入后首先经过一个以ResNet101 matplotlib.pyplot as plt # Root directory of the project ROOT_DIR = os.path.abspath("../") # Import Mask RCNN 小结 这一节讲了一些这个项目中Mask RCNN的整体架构，再通过demo.ipynb展示了如何加载一个COCO数据集上预训练的模型预测一张示意图片并将结果可视化出来。
RCNN的提出首次利用了CNN来提取图片特征，大大提高了检测精度。 训练的时候，因为svm适用于少样本训练，所以对于训练样本数据的IOU要求比较严格，我们只有当bounding box把整个物体都包含进去了，我们才把它标注为物体类别，然后训练svm SPPnet：由于RCNN
Cascade RCNN可以帮助检测器获得更加精确的检测结果。其结构如下所示[4]，通过逐渐提升预测框和标注边框的匹配交并比，并不断修正检测框的位置和得分。 标准的Cascade RCNN结构只预测前景框和背景框的偏移量，团队在比赛中做了修改，对每个类别都单独预测了一个偏移量。 ? /cascade_rcnn_cls_aware_r200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms/--infer_img=. /cascade_rcnn_cls_aware_r200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms/-d . /oidv5_cascade_rcnn_cls_aware_r200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms/ --infer_img=.
这里写图片描述 ---- cascade属性 cascade表示级联的意思，简单来说就是操作某一属性时，对其他关联字段的影响 casecade属性不像inverse属性只能在“一”的一方设置，它可以在“ 这里写图片描述 ---- cascade和inverse同时使用 上面我们已经把cascade和inverse都介绍一遍了，那么cascade和inverse同时使用会怎么样呢？？？ 这里写图片描述 inverse的优先级是比cascade的优先级要高的，因此设置了inverse属性为true，那么cascade就无效了。 多对多关系的时候也是一样的，只不过多对多的关联关系是在中间表中 cascade属性 cascade有这么几个值： none 不级联操作， 默认值 save-update 级联保存或更新 和inverse同时设置时： inverse属性优先级是要比cascade要高的，如果inverse属性设置了true，那么cascade就无效了!
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