cascade r-cnn

Cascade R-CNN是一种目标检测算法，它是基于Faster R-CNN的改进版本。Cascade R-CNN在Faster R-CNN的基础上引入了级联结构，通过级联多个检测器来提高目标检测的准确性。

在Cascade R-CNN中，有多个级联子网络，每个子网络都是一个独立的目标检测器。第一个子网络通常用于筛选出较大的候选框，然后将这些候选框送入第二个子网络进行进一步筛选，以此类推，直到最后一个子网络输出最终的检测结果。

通过级联多个子网络，Cascade R-CNN能够不断筛选并聚焦于更准确的目标区域，从而提高检测的准确性。每个子网络都可以使用不同的阈值来判断是否保留一个候选框，这样可以有效过滤掉一部分误检的候选框。

总的来说，Cascade R-CNN通过引入级联结构来提高目标检测的准确性，尤其在处理小目标时效果更为明显。它在各种目标检测任务中都取得了较好的性能。