adaboost训练的瀑布型级联分类器
有没有做adaboost算法检测的啊,训练出来的级联分类器中每一级的弱分类器是否是严格递增的啊?查程序查了一个星期了,还是没找出原因!哪位知道给个答案,thanks
[解决办法]
训练时,检测率决定层阈值,误检率决定退出条件。
当误检率为一常量,那每层的特征数会递增。
随着每层特征数越来越多,对后面的层可以适当提高误检率,就是放宽退出条件,减少层特征数。
发布时间: 2012-02-09 18:22:27 作者: rapoo
adaboost训练的瀑布型级联分类器
有没有做adaboost算法检测的啊,训练出来的级联分类器中每一级的弱分类器是否是严格递增的啊?查程序查了一个星期了,还是没找出原因!哪位知道给个答案,thanks
[解决办法]
训练时,检测率决定层阈值,误检率决定退出条件。
当误检率为一常量,那每层的特征数会递增。
随着每层特征数越来越多,对后面的层可以适当提高误检率,就是放宽退出条件,减少层特征数。