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algorithm - HOG + カスケードのトレーニング方法

で提案された HOG+Cascade を試してみたいFast Human Detection Using a Cascade of Histograms of Oriented Gradients。ライン SVMを使用して、Adaboost の各段階で弱分類器をトレーニングしました。
ただし、サンプルの重量を Line-SVM にカウントする方法。カウントしない場合。同じ機能で同じ結果が得られます。

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image-processing - 適応ブースティングを伴う SURF を使用した手の姿勢認識

この論文のアルゴリズムを実装しようとしています：

http://www.bmva.org/bmvc/2012/WS/paper5.pdf

これは、6 ページの「すべての目標姿勢のトレーニング プロセス」アルゴリズムです。

基本的にはアダブーストとSURF（特徴量抽出器）を使った手の姿勢認識技術です。前に書いたように、実装しようとしていますが、まだこのアルゴリズムを理解していません。問題は、次のような質問です。

  1. 5 ページの最後の段落に記載されているマッチング スコア リストとは何ですか?
  2. しきい値とトレーニング プロセス (トレーニング アルゴリズム) の関係は?
  3. トレーニング アルゴリズムの 7 行目: 関数 ht(Ix,ft,tet) の戻り値はどれですか?

誰かがこのアルゴリズムを実装しているかどうか、または誰かがこの質問で私を助けることができるかどうかを知りたい.

私はすでにこのアルゴリズムに時間を費やしていますが、このアルゴリズムを実装することをまだ理解していないため、回答（ヘルプ）に感謝します。

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machine-learning - アダブーストの弱学習器をトレーニングするときに重みを使用する方法

以下は、adaboost アルゴリズムです。 ここに画像の説明を入力

パート3.1で「トレーニングデータに重みwiを使用する」と述べています。

重みの使い方がよくわかりません。トレーニング データをリサンプリングする必要がありますか?

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java - Weka で AdaBoostM1 からインスタンスの重みを取得する

AdaBoostM1は、 Wekaに実装されているブースティング アルゴリズムです。このアルゴリズムの重要な要素は、反復ごとに「分類が難しい」インスタンスの再重み付けです。 AdaBoostM1 が構築する各分類子に使用する各インスタンスの重みを取得したい

「Instance.weight()」を使用して、AdaBoostM1 モデルを構築する前後にインスタンスの重みを取得しました。重みは変化しないので、私が興味を持っているものではありません。AdaBoostM1 のソース コードが利用可能であり、モデルの構築中に重みが設定されていることがわかります (こちら)。AdaBoostM1 がそれ​​ぞれの新しいモデルを構築する前に、インスタンスの重みを何らかの方法で取得できますか?

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matlab - Matlab の fitensemble でツリーの深さを制御する方法

8 つの特徴と 5000 サンプルのデータに対して Matlab の fitensemble 関数を使用しています。次のコマンドを使用して、モデルをトレーニングできます。

私の質問: 単一の分割 (多くのリーフではなく 2 つのリーフ) で弱学習器を作成するにはどうすればよいですか? 次のコマンドがツリーの作成方法を制御することは知っていますが t = ClassificationTree.template、ツリーの深さに関する最小限のパラメーターしか表示されません。上限を設定するにはどうすればよいですか?

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algorithm - GentleBoost n-ary 分類器?

n-ary Gentle Boost 分類器のリソースまたは実装を探しています。

Matlab の Ensemble の GentleBoost の実装である Adaboost の実装をいくつか見てきましたが、常にバイナリのようです。

WEKA も、Gentle Boost ではなく、AdaBoost 実装のみを備えています。

n-ary Gentle Boost 実装を取得するにはどうすればよいですか? - まだ存在しない場合、構築するのにおよそどのくらいかかりますか?


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