目標定位與檢測系列（11）Cascade R-CNN

論文原文：Cascade R-CNN 摘要 在目標檢測中，使用IOU來定義正負樣本。用比較低的IOU閾值（如0.5）訓練得到的模型在檢測時往往包含噪聲。相反地，如果增加IOU閾值，檢測性能會下降。產生這種現象的原因有兩個：（1）訓練過程中正樣本的迅速減少導致的過擬合；（2）訓練和推理階段IOU閾值的不匹配。本文提出一個多階段檢測模型Cascade R-CNN來解決上述問題。這個模型由一系列用遞增的

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