【转自cvchina】online random forest

这篇博客介绍了在线学习的概念,特别是针对数据量大或无法预先获取所有训练数据的情况。文章对比了批量模式学习的不足,并重点讨论了在线学习的挑战。提到了在线Adaboost在目标跟踪中的应用以及存在漂移问题,以及一篇关于在线随机森林的论文,该方法在效果上接近离线模式。推荐了两篇相关论文并提供了代码资源。

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http://www.cvchina.info/2010/05/26/online-random-forest/

 

优秀网站:http://www.cvchina.info/tag/machine-learning/

2010年5月26日 CVUNC

一直忽悠cvchina,心有歉意。第一次发文,简单写点online learning的东西。

传统的SVM和adaboost都是batch mode learning. 所谓的batch mode learning, 简单说,就是所有的训练数据都是available的(或则说所有训练数据都已经在内存中)。这种方法主要有2个缺点:

1)  有时候数据量太大,在内存中放不下,处理起来不方便

2)  由于应用环境限制,有时候无法在训练之前得到所有训练数据

Online learning, 他的数据是come in sequence,也就是说traning sample 是一个一个来,或则是几个几个来,然后classifer 根据新来的samples进行更新。Online learning是比较困难的,主要原因是你无法知道将来的训练数据是如何的。显然adaboost和svm是行不通的。最近几年也有一些人做online learning的研究,主要方法还是集中在online boosting这一块。推荐2篇不错的文章:

1)  online adaboost [1], 并把他用在object tracking等方面。这篇文章发表于CVPR2006引用率蛮高。这几年的cvpr上的几篇做tracking的文章以这个idea为基础。tracking的方法是用最近比较流行的tracking-by-detection的方法。简答的说就是在tracking的时候,observation model这一块是用一个在线训练的分类器。tracking的过程如下图所示(图中还有一步是用跟踪的结果作为训练器的新的输入):

这篇文章online 训练的时候,用tracking 的结果作为online classifier的positive samples。显然这种数据是有噪声的,最后tracking会drift掉。而且需要指出的是,这种方法没有严格证明,只是模仿batch mode adaboost. 我把这个算法用在uci的训练数据上,效果不是很好。作者的主页是:http://www.vision.ee.ethz.ch/~hegrabne/. 这个是他用online learning 做tracking的项目主页:http://www.vision.ee.ethz.ch/boostingTrackers/。 有现成代码和demo。

2)  去年的一篇论文是关于online random forest[2]。网上有现成的代码。我跑了一下,挺牛逼的,效果没比offline mode差不多。如果你需要做online learning的话十分推荐。

[1].On-line Boosting and Vision. 06CVPR.

[2]. Online random forest. 09ICCV workshop on online machine learning.

PS:code的原始链接失效了,我传了一份到mediafire。下载链接

 

<think>好的,我现在需要帮助用户将optical_flow_particles_compute组件集成到TouchDesigner中。首先,我得了解用户提到的这个组件的来源。根据用户提供的引用[3],这个组件可能来自CVCHINA的机器视觉开源处理库,特别是基于OpenCV的。因此,可能需要用到Python脚本或TOP组件来处理光流计算。 接下来,我需要回忆TouchDesigner的基本结构。TouchDesigner主要使用各种操作符(如TOP、CHOP、SOP等)来处理视频、音频和3D数据。集成外部Python库通常可以通过Python脚本组件或通过安装第三方库到TouchDesigner的Python环境中。 首先,用户需要确认是否已经安装了必要的Python库,比如OpenCV。引用[3]提到了OpenCV,所以optical_flow_particles_compute可能依赖它。在TouchDesigner中,可以通过Palette中的Tox Bundle安装OpenCV,或者使用pip安装到TouchDesigner的Python环境里。需要注意的是,TouchDesigner可能使用的是Python 3.7或3.8版本,所以需要确保库的兼容性。 然后,用户可能需要将optical_flow_particles_compute的代码封装成一个自定义组件。这可以通过创建一个新的COMP组件,并在其中添加Python脚本或TOP网络来实现。例如,使用Camera TOP来获取视频输入,然后通过Python脚本处理光流数据,最后用Particle SOP生成粒子效果。 另外,用户需要注意TouchDesigner的数据流结构。比如,视频输入可能来自Movie In TOP或Camera TOP,处理后的数据可能需要换为CHOP或SOP数据用于粒子系统。可能需要使用Select TOP来提取特定通道的数据,或者用Noise TOP生成初始粒子位置。 用户还可能遇到路径问题,需要确保所有依赖文件(如.py文件或图像)位于正确的项目目录中,或者被TouchDesigner的搜索路径包含。此外,GPU加速可能需要安装CUDA支持的OpenCV版本,这需要进一步验证。 最后,测试和调试是关键。用户应逐步验证每个组件的输出,确保光流计算正确,粒子运动符合预期。如果出现错误,检查Python脚本的语法和库导入是否正确,以及数据类型的匹配情况。</think>在TouchDesigner中集成`optical_flow_particles_compute`组件需要结合Python脚本和视觉处理库的操作,以下是分步实现方法: --- ### 一、环境准备 1. **安装OpenCV** - 在TouchDesigner的Python环境中通过`pip`安装: ```bash "C:\Program Files\Derivative\TouchDesigner\bin\python.exe" -m pip install opencv-python ``` - 或使用Palette中的`Tox Bundle`直接导入预编译库[^3]。 2. **组件依赖检查** - 创建`Text DAT`执行以下代码验证安装: ```python import cv2 print(cv2.__version__) ``` --- ### 二、组件集成流程 1. **创建组件结构** - 新建`COMP`组件,内部添加以下层级: ``` - base(容器) - input(Camera TOP:视频输入) - process(Python Script DAT:光流计算) - output(Particle SOP:粒子输出) ``` 2. **Python脚本集成** ```python # process脚本内容 import cv2 import numpy as np def onFrame(prev_frame, curr_frame): # 光流计算(示例代码) prev_gray = cv2.cvtColor(prev_frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) curr_gray = cv2.cvtColor(curr_frame, cv2.COLOR_RGB2GRAY) flow = cv2.calcOpticalFlowFarneback(prev_gray, curr_gray, None, 0.5, 3, 15, 3, 5, 1.2, 0) return flow ``` 3. **数据流连接** - 使用`Select TOP`提取视频帧,通过`CHOP to SOP`换将光流向量映射到粒子运动。 --- ### 三、性能优化技巧 1. **GPU加速** - 使用`CUDA`版OpenCV替换默认安装(需匹配TouchDesigner的Python版本)[^3]。 2. **分辨率控制** - 在`Camera TOP`下游添加`Resize TOP`降低处理分辨率。 3. **帧缓存优化** ```python # 使用Texture Memory缓存 op('cache').par.reloadpulse.pulse() ``` --- ### 四、调试建议 1. **可视化中间结果** - 在光流计算后添加`Null TOP`并开启`Viewer`,观察向量场是否正确。 2. **粒子参数调试** - 在`Particle SOP`中调整`Force Scale`参数控制光流对粒子的影响强度。 ---
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