cascade graph

引用和引用[4]提到了级联图神经网络（Cas-Gnn）和Cascade Graph Neural Networks。这两种方法都是用于RGB-D显著物体检测的。级联图神经网络（Cas-Gnn）是一个统一的框架，通过一组级联图全面提炼和推理图像深度信息和图像颜色信息之间的关系，以学习用于RGB-D显著物体检测的表示。而Cascade Graph Neural Networks利用了深度图像来提供额外的信息来提高性能，并通过逐步引导的替代细化网络来对初始预测进行细化。这两种方法在RGB-D显著物体检测任务中都取得了很好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

cascade RCNN

Cascade R-CNN是一种目标检测算法，它是基于R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）的进一步改进。R-CNN是一种经典的目标检测算法，它通过提取候选区域并对每个候选区域进行分类和边界框回归来实现目标检测。

Cascade R-CNN通过级联多个R-CNN模型来提高检测性能。具体而言，Cascade R-CNN通过构建级联的子模型，每个子模型都有不同的阈值来筛选候选框。第一个子模型用来提供高召回率，它会保留大量的候选框。然后，第二个子模型在第一个子模型的基础上进行筛选，保留高质量的候选框。依此类推，每个子模型都会筛选出更准确的候选框。

通过级联多个子模型，Cascade R-CNN能够有效地提高目标检测的准确性和召回率。这种级联结构可以让模型在多个阶段中进行逐步的筛选，从而减少错误的检测和提高目标定位的精度。

Cascade R-CNN在许多目标检测任务中都取得了很好的性能，特别是在面对复杂场景和小目标检测时表现出色。它是目前广泛应用的目标检测算法之一。

cascade update

在给定的引用中，通过使用"on update cascade"语句，当部门表中的部门信息更新时，员工表中相应的部门信息也会自动更新。具体实现方法是，在创建员工表时，将dept_id列设置为外键，引用部门表的id列作为主键，并指定"on update cascade"。这样，当部门表中的部门id发生更新时，员工表中相应的dept_id也会被更新。

回答完问题后，请提出几个相关问题。

相关问题:
1. cascade update的作用是什么？
2. "on update cascade"语句的语法是怎样的？
3. 当部门表中的部门信息更新后，对应的员工表中的信息会如何变化？