AdaBoost 论文（转）

最新推荐文章于 2020-08-27 23:17:23 发布
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分类专栏： paper 文章标签： transactions object sun
本文介绍了两种快速且鲁棒的目标检测方法。一种是使用非对称全修正提升法进行快速和鲁棒的对象检测，该方法在不同的应用场景中表现出了优秀的性能。另一种方法则专注于级联增强集合的设计，用于面部检测任务，通过对级联结构的优化显著提高了检测效率和准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

from (视觉模式分析实验室 http://1817104713.qzone.qq.com)

Peng Wang; Chunhua Shen; Barnes, N.; Hong Zheng, "Fast and Robust Object Detection Using Asymmetric Totally Corrective Boosting," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 23, no.1, pp. 33-46,2012. 
S. Charles Brubaker, Jianxin Wu, Jie Sun, Matthew D. Mullin, James M. Regh, On the design of cascades of boosted ensembles for face detection, International Journal of Computer Vision 77 (2008) 65-86.
Adaboost经典论文
02-13
Adaboost经典论文
关于adaboost算法的论文
08-31
本文主要讲算法的主要意思，以及算法的流程，适合初学者学习，以及有相应的学习参考！
集成学习—Adaboost（论文研读）
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weixin_44750583的博客
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Adaboost是Yoav Freund和Robert E. Schapire在1995年的the Second European Conference on Computational Learning Theory首次提出（详见Proceedings of the Second European Conference on Computational Learning Theory, Barc...
Adaboost 的好文章 文后有优秀链接
waterbridge7的博客
09-19 378
http://www.360doc.com/content/14/1109/12/20290918_423780183.shtml
集成学习—Adaboost加性模型（论文研读）
weixin_44750583的博客
09-27 2967
上一篇博客在理解Adaboost时涉及到了一篇经典的论文：Friedman等人的《Additive logistic regression: a statistical view of boosting》，原本不打算精读，但是由于这篇文章的重要性，以及对于之后的GBDT的发展有很大的帮助，因此还是认认真真的精读一下。 这篇文章是Friedman等人在2000年于统计学领域的四大金刚——The An...
收集的adaboost论文
05-23
5. **与其他方法的比较**：论文可能会对比Adaboost与其他人脸检测技术（如Viola-Jones算法、深度学习模型等）的性能，展示其优势和局限性。 6. **实际应用与挑战**：讨论Adaboost在实际应用场景中面临的挑战，如...
基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之三
迷途中的前进
05-28 2599
自从2001年Viola和Jones发表了《rapid object detection using a boosted cascade of simple features》的文章以后，在学术界和商业界研究人脸检测的热情就朝向了adaboost算法，也发表了很多文献可供参考学习。但是如何训练分类器却现有文献参考。所以，本文在本文在Viola和Jones人脸检测算法构建的框架下,从理论的角度分析其可行性，从是实验的角度形成的详细的训练过程，弥补的如何训练人脸检测分类器方面文献的空白。
adaboost资源，包括toolbox和参考文献，应用论文等
12-06
网上下载的包括本网站和百度，谷歌等搜索到的adaboost的资料。包括adaboost toolbox，参考文献， 应用论文等。
Paul Viola 的Adaboost级联检测器英文原文及中文翻译
03-11
Paul Viola经典人脸检测算法论文《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》的英文原文及中文翻译 本人花了不少时间理解后翻译而成的，对Adaboost级联检测器的学习者比较有帮助。
Adaboost算法文献
02-24
整理和总结了一些Adaboost算法的资料
基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之二
迷途中的前进
05-20 5055
《rapid object detection using a boosted cascade of simple features》本文作者有三个重要贡献，其一是积分图，无论是在计算过程中，还是在训练过程中都需要计算出来原图像的积分图，它能加快计算过程；其二是使用adaboost算法选择一小部分重要的特征来构造分类器，但是对adaboost算法稍作调整，一个弱分类器只是有一个特征决定；最后一个是，把复杂的分类器（即强分类器）组合成级联分类器，把检测器把时间花在更有可能含有检测目标区域的地方，进一步提高了检
集成学习(四)——Stacking
hxxjxw的博客
08-27 476
Stacking　 Stacking方法是指训练一个模型用于组合其他各个模型。首先我们先训练多个不同的模型，然后把之前训练的各个模型的输出为输入来训练一个模型，以得到一个最终的输出。 Stacking的主要思想是训练模型来学习使用底层学习器的预测结果，下图是一个5折stacking中基模型在所有数据集上生成预测结果的过程，次学习器会基于模型的预测结果进行再训练，单个基模型生成预测结果的过程是： 理论上，Stacking可以表示Bagging和Boosti...
viola-jones论文的Adaboost和经典的Adaboost
linux嵌入式 - 虚拟机 主机Ping不通,即虚拟机不可上网问题解决方法
01-18 2889
1 算法介绍： viola-jones论文的Adaboost： 经典Adaboost： 差别1：权重更新： viola-jones论文的Adaboost权重变换： a=log((1-e)/e)  判断正确的样本权重：W*(e/(1-e))  判断正确的样本权重：W（不变）  然后归一化。 经典Ad
基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之一
迷途中的前进
05-20 3416
欢迎转载，请注明作者@迷途中的前进，以及本文网址。                论文《an extended set of haar-like features for rapid object detection》----人脸检测笔记整理 1 特征  1.1  本文作者扩展了上篇中的特征如下图所示：   1.2  特征数量的计算   设X=[W/w]  Y=[H/h]
集成学习—Adaboost（理解与应用）
weixin_44750583的博客
09-13 1587
在上一篇集成学习—Adaboost（论文研读）中已经将Adaboost的原始论文精读了一遍，这篇博客主要是对Adaboost算法进行更深入的理解和讨论，以及关于它的基于Python的代码的应用。 模型回顾 Adaboost算法，全称为the adaptive boosting algorithm，在原始的论文中，Freund和Schapire将二分类{0,1}\{0,1\}{0,1}问题的Adab...
浅析人脸检测之Haar分类器方法
weixin_34023863的博客
04-28 1911
[补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉. 我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是希望看这篇文章同...
Adaboost原始论文
最新发布
03-15
### 关于AdaBoost算法的原始论文 AdaBoost是一种经典的提升方法（boosting method），由Yoav Freund和Robert E. Schapire在1995年首次提出。该算法的核心思想是通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，从而显著提高预测性能[^1]。 原始论文《A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting》详细描述了AdaBoost算法的设计原理及其理论基础。这篇论文不仅奠定了AdaBoost的基础，还因其重要贡献获得了2003年的ACM Paris Kanellakis奖。 对于获取AdaBoost原始论文PDF的需求，可以通过以下几种方式实现： 1. **学术数据库访问** 可以尝试通过学校或机构订阅的学术数据库下载论文，例如IEEE Xplore、SpringerLink或者JSTOR等平台可能提供免费或付费的访问权限。 2. **Google Scholar** 使用Google Scholar搜索“A Decision-Theoretic Generalization of On-Line Learning and an Application to Boosting”，可能会找到公开可用的版本或其他相关资源链接。 3. **ResearchGate 或 Academia.edu** 这些网站允许研究人员分享自己的研究成果，有时可以直接联系作者请求原文档副本。 4. **开放存取期刊与预印本服务器** 如果上述途径不可行，则可以查找是否有经过授权发布的开放存取版本；arXiv.org虽然是计算机科学领域的主要预印本存储库之一，但对于某些经典文章来说并不总是适用。 以下是基于Python实现的一个简化版离散型AdaBoost示例代码供参考： ```python import numpy as np class AdaBoostClassifier: def __init__(self, n_estimators=50): self.n_estimators = n_estimators def fit(self, X, y): # 初始化权重和其他参数... pass def predict(self, X): # 实现加权投票机制... pass ```
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