Abstrakt. I detta arbete föreslår vi en ny nodindelningsmetod för regressionsträd och införlivar den i regressionsskogens ramverk. Till skillnad från traditionell binär uppdelning, där uppdelningsregeln väljs från en fördefinierad uppsättning binära delningsregler via test-och-terror, den föreslagna nod uppdelning metod först hittar kluster av utbildningsdata som åtminstone lokalt minimerar den empiriska förlusten utan att beakta inmatningsutrymmet. Sedan bestäms uppdelningen av regler som bevarar de upphittade klusteren så mycket som möjligt genom att problemet sätts i ett klassificeringsproblem. Följaktligen har vår nya noddelningsmetod större frihet att välja delningsregler, vilket resulterar i effektivare trädstrukturer. Förutom det euklideiska målutrymmet presenterar vi en variant som naturligt kan hantera ett cirkulärt målutrymme genom korrekt användning av cirkulär statistik. Vi tillämpar regressionsskogen med vår noddelning till huvudet pose uppskattning (Euclidean målutrymme) och bilriktning uppskattning (cirkulärt målutrymme) och visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar state-of-the-art metoder (38,5% respektive 22,5% felreduktion).
Kota m.fl. I REF föreslås en regressionsbaserad metod för skattning av huvudets ställning och bilens riktning.
Growing Regression Forests by Classification: Applications to Object Pose Estimation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}