Cascade R-CNN

本篇文章主要解決了在目標檢測中，檢測框不是特別準，容易出現噪聲干擾的問題，即close false positive，爲什麼會有這個問題呢？作者實驗發現，因爲在基於anchor的檢測方法中，我們一般會設置訓練的正負樣本（用於訓練分類以及對正樣本進行座標迴歸），選取正負樣本的方式主要利用候選框與ground truth的IOU佔比，常用的比例是50%，即IOU>0.5的作爲正樣本，IOU<0.3作爲

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