Cascade R-CNN 论文笔记

前言 在目标检测中，通常会设定一个IoU阈值来区分正样本和负样本，一般将这个阈值设为0.5。但如果以0.5的阈值来训练检测器，检测器会生成许多noisy bbox。如果增大这个阈值，检测器的性能会下降。原因如下： 由于增大了阈值，正样本会减少，在training时会出现过拟合问题。 在training时用于训练检测器的阈值，与inference时输入proposal的IoU相差过大。 因此本文提出

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