感悟:Two-stage的目标检测算法

参考https://www.jianshu.com/p/204d9ad9507f?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg

论文:Focal Loss for Dense Object Detection

 https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf

单级结构的识别准确度低,Faster RCNN的两级结构可以比较好的规避一些问题,1.根据前景的score过滤出最有可能是前景的example,根据是前景概率的高低,能把大量背景概率高的easy negative过滤掉,解决了大多negative example 不在前景和背景的过渡区域上的问题。2.根据IOU的大小调整psitive和negative example的比例,比如设置成1:3,可以防止negative过多的情况,同时防止easy negative和hard negative,提高Faster RCNN的准确率。

感悟:Two-stage的目标检测算法_第1张图片

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