两阶段检测算法改进模型

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两阶段检测算法改进模型一、Cascade-RCNN二、Libra-RCNN三、服务器端模型优化策略四、移动端模型优化策略

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一、Cascade-RCNN

文章首先分析了IOU在RCNN模型中使用位置 .

.

. 之后分析了不用阈值在不同的RoI阶段发挥作用。在前期RoI质量较低时，设置较低的阈值；后期设置较高的阈值，效果最好。（图中分了三阶段，可用三个RoI检测器级联） . 可采用并联与串联形式，最终采用了模型1. . . . 最后请看效果。 .

二、Libra-RCNN

主要分析了三个方面不均衡问题：

. . . . 首先对特征图融合方式进行改进，1.都采样至P4分辨率大小，2.后接Non-local操作进行增强（refine）3.将得到特征图再融合到不同的level进行输出。 . . . . .其次，改进正负样本选取方式。 . . . . . . . 最后，针对难易样本的不同权重，改进了loss function（类似于focal Loss） . . .

. . 请看改进效果。

三、服务器端模型优化策略

基线：

ResNet50 vd + FPN + CasCade RCNN

四、移动端模型优化策略

基线：

MobileNet v3 + FPN + CasCade RCNN