Abstract-Cascade AdaBoost clasfier är en välkänd effektiv algoritm för att upptäcka objekt. Kaskadstrukturen har många parametrar att fastställa. De flesta befintliga kaskadlärande algoritmer är utformade genom att tilldela detektionsfrekvens och falsk positiv hastighet till varje steg antingen dynamiskt eller statiskt. Deras objektiva funktioner är inte direkt relaterade till den lägsta beräkningskostnaden. Dessa algoritmer är inte garanterade att ha optimal lösning i betydelsen att minimera beräkningskostnaden. På antagandet att en stark klassificering ges, i detta papper föreslår vi en optimal kaskad lärande algoritm (vi kallar det iCascade) som iterativt partitionerar de starka klassificerare i två delar tills fördefinierat antal steg genereras. iCascade söker det optimala antalet ri av svaga klassificeringar av varje steg i genom att direkt minimera beräkningskostnaden för kaskaden. Teorem tillhandahålls för att garantera att det finns en unik optimal lösning. Teorem ges också för den föreslagna effektiva algoritmen för att söka optimala parametrar ri. När ett nytt steg har lagts till minskar parametern ri för varje steg gradvis allteftersom iterationen fortskrider, vilket vi kallar minskande fenomen. Dessutom, med målet att minimera beräkningskostnaden, utvecklar vi en effektiv algoritm för att ställa in den optimala tröskeln för varje steg klassificerare. Dessutom bevisar vi i teorin varför det krävs fler nya svaga klassificeringar jämfört med det sista steget. Experimentella resultat på ansiktsdetektering visar den föreslagna algoritmens effektivitet och ändamålsenlighet.
Dessutom presenterades en iCascade modell som kan söka den optimala partition punkten i varje steg genom att direkt minimera beräkningskostnaden för kaskad Ref.
Cascade Learning by Optimally Partitioning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}