本文主要讨论Adaboost算法在实际编程（MATLAB和OpenCV C++）中遇到的内存问题和训练截止问题。对于内存问题，建议采用分特征训练或增加内存。在MATLAB中，尽管加大虚拟内存可暂时解决问题，但购买更多内存才是根本解决方案。OpenCV则通过不断采样负样本直至达到预设数量。训练截止问题源于负样本采样不足，解决方案包括提供大量负样本、使用大图和更换负样本。作者强调结合方法1和2，而不推荐仅更换负样本。
当面前的读者看到这篇论文时，应该对这个算法至少了解了一点，至于算法的讲解，网上一搜一大把，我就是写了，也不一定比那些高手厉害。本文主要是一些我在编程（matlab，基于opencv的C）实现时遇到的问题，特在此分享一下。
1 内存；接触这个算法的人一开始编程是不是都嫌自己的电脑内存太小了啊？
解决方法：分特征训练（提倡），或者加大内存（这个需要money）
Matlab 会出现“out of memory
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