Vi strävar efter att studera modelleringsbegränsningarna för de gemensamt använda boostrade beslutsträden. Inspirerad av framgångarna med stora, datahungriga visuella igenkänningsmodeller (t.ex. Djupa konvolutionella neurala nätverk), fokuserar detta dokument på förhållandet mellan modellering kapacitet för svaga inlärare, dataset storlek, och dataset egenskaper. En uppsättning nya experiment på Caltech Fotgängar Detection-riktmärket resulterar i den mest kända prestandan bland icke-CNN-tekniker under drift med snabb körhastighet. Dessutom är prestandan i nivå med djupa arkitekturer (9,71% log-genomsnittlig felfrekvens), medan endast HOG+LUV-kanaler används som funktioner. Slutsatserna från denna studie har visat sig generalisera över olika objektdetekteringsdomäner, vilket framgår av FDDB:s referensvärde för ansiktsdetektering (93,37 % noggrannhet). Trots den imponerande prestationen avslöjar denna studie den begränsade modelleringskapaciteten hos den gemensamma trädmodellen, vilket motiverar ett behov av arkitektoniska förändringar för att konkurrera med flera nivåer och mycket djupa arkitekturer.
Åhn-Bar et al. REF använder den förstärkta beslut träd klassificerare för att upptäcka ansikten.
To boost or not to boost? On the limits of boosted trees for object detection
{'venue': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'journal': '2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}