论文阅读: Cascade R-CNN

Introduction Cascade R-CNN的本质是 “ Cascade roi-wise subnet ” 。 传统的Faster R-CNN结构如下： 在train阶段，其最终的输出结果是通过如下一个简单的IoU阈值判断来决定哪些proposal作为output： 对IoU阈值设置的探索 由于早前VOC只以 mAP50 m A P 50 作为唯一的性能衡量标准，为了overfit该数据

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