AdaBoost 论文（转）

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#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。
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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.

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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...
集成学习—Adaboost（理解与应用）
weixin_44750583的博客
09-13 1674
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...
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在本文中，作者提出了一种基于卷积神经网络（CNN）级联特征和AdaBoost旋转森林（Rotation Forest）的合成孔径雷达（SAR）目标小样本识别方法。以下是对标题和描述中涉及知识点的详细说明： 首先，我们需要理解自动...
基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之三
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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。
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 5080
《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
adaboost资源，包括toolbox和参考文献，应用论文等
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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
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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。
集成学习(四)——Stacking
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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...
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基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之一
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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]
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