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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集成学习—Adaboost加性模型（论文研读）
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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...
Adaboost经典论文
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关于adaboost算法的论文
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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！
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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
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收集的adaboost论文
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基于CNN级联特征和AdaBoost旋转森林的SAR目标小样本识别
04-27
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
迷途中的前进
05-28 2622
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
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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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### 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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