オブジェクト検出用の分類器を構築するアルゴリズムを探しています。分類子は、オブジェクトの特徴を介して交通シーン内の車を検出するために使用されます。ブースティングや複数インスタンス学習などのアルゴリズムを調べましたが、私の状況には適していないようです。ポジティブ サンプルとネガティブ サンプルの 2 つのデータセットがありますが、これらのセットにはわずかな割合のエラー (<10%) が含まれています。私の目標は、人間の介入なしにオンラインでデータセットを生成することであるため、データセットのエラーを手動で削除することはできません。
だから私の質問は、正と負のトレーニングセットで比較的小さな割合のエラーを処理できる分類器をトレーニングするための適切なアルゴリズム(存在する場合)を知っている人はいますか?
ありがとう、トム