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| 共 3 篇文章 |
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基于AdaBoost算法的人脸检测经典论文研究之二.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，进一步提高了检测速度。每一个级联都是一个强分类器，关键是在前几级的级联都是是有几个简单弱分类器构成的强分类器，虽然很小，但是很有效，它能很快的排除大部分不是人脸的区域，... 阅66 转0 评0 公众公开 18-06-15 12:28 |
Adaboost原理、算法以及应用Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。与Boosting算法不同的是，adaboost算法不需要预先知道弱学习算法学习正确率的下限即弱分类器的误差，并且最后得到的强分类器的分类精度依赖于所有弱分类器的分... 阅140 转2 评0 公众公开 18-05-17 16:48 |
AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练M个弱分类器，每个弱分类器赋予不同的权重，然后把这些弱分类器集合起来而构造一个更强的最终分类器，本文就详解AdaBoost算法的详细过程。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个... 阅172 转0 评0 公众公开 18-05-17 16:32 |
