cascade RCNN的分级形式是什么

Cascade R-CNN是一种分级形式的目标检测模型。它通过不断调整检测阈值和进一步完善检测结果的方式，以实现高精度的目标检测。它的分级形式为：
1. 先使用低阈值的R-CNN模型检测所有的候选区域；
2. 对于每个候选区域，使用一个高阈值的R-CNN模型再次检测，以确定它是否真正包含目标；
3. 重复步骤2，使用更高阈值的R-CNN模型进一步检测，以实现更高精度的结果。

通过这种分级形式，Cascade R-CNN能够在保证高精度的前提下大幅提高检测速度。

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 rcnn 和 mask rcnn

Cascade RCNN和Mask RCNN都是基于Faster RCNN的改进模型，主要用于目标检测和实例分割任务。

Cascade RCNN通过级联检测器来增强检测性能。其基本思想是在Faster RCNN的基础上，使用三级级联检测器来分别检测不同大小的目标。每一级级联检测器都有不同的阈值，以保证高召回率的同时，减少误检率。

Mask RCNN在Faster RCNN的基础上引入了一个掩码分支，用于实例分割任务。在检测到目标的同时，Mask RCNN会生成一个二进制掩码，用于精确地分割出目标的区域。掩码分支是在ROI Pooling之后添加的，将ROI Pooling得到的特征图输入到一个全卷积网络中，产生一个与输入图像大小相同的二进制掩码。

总的来说，Cascade RCNN主要是为了提高检测性能，而Mask RCNN则是为了实现目标检测和实例分割的一体化。