Abstract Cascade klassificerare används i stor utsträckning i realtid objektdetektering. Olika från konventionella klassificeringar som är utformade för en låg total klassificering felfrekvens, en klassificering i varje nod av kaskaden krävs för att uppnå en extremt hög detektionsfrekvens och måttlig falsk positiv frekvens. Även om det finns några få rapporterade metoder som behandlar detta krav i samband med objektdetektering, finns det ingen principiell metod för urval som uttryckligen tar hänsyn till detta asymmetriska nodlärandemål. Vi tillhandahåller en sådan algoritm här. Vi visar att ett specialfall av den partiska minimax sannolikhetsmaskinen har samma formulering som den linjära asymmetriska klassificeringen (LAC) av Wu et al. (linjär asymmetrisk klassificering för kaskaddetektorer, 2005). Vi utformar sedan en ny boosteralgoritm som direkt optimerar LAC:s kostnadsfunktion. Den resulterande helt korrigeringshöjande algoritmen implementeras av kolonngenereringstekniken i konvex optimering. Experimentella resultat på objektdetektering verifiera effektiviteten hos den föreslagna boosteralgoritmen som en nodeklassifier i kaskadobjektdetektering, och visa prestanda bättre än den nuvarande toppmoderna.
FisherBoost REF använder kolonngenereringsteknik för att implementera helt korrigerande boosteralgoritm.
Training Effective Node Classifiers for Cascade Classification
{'venue': 'International Journal of Computer Vision', 'journal': 'International Journal of Computer Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}