Vi presenterar en ny marginaliseringsmetod för flerskiktad Random Forest baserad handorientering regression. Den föreslagna modellen består av två lager, där det första lagret består av en marginaliseringsvikter regressator medan det andra lagret innehåller experter regressorer utbildade på undergrupper av våra handorienteringsdataset. Vi använder ett latent variabelt utrymme för att dela in våra data i undergrupper. Varje expert regressor ger en bakre sannolikhet för att tilldela en given latent variabel till indata. Vårt huvudsakliga bidrag kommer från regressionsbaserad marginalisering av dessa bakre sannolikheter. Vi använder en Kullback-Leibler divergensbaserad optimering för att uppskatta de vikter som används för att träna våra marginaliseringsvikter regressator. I jämförelse med toppmodernheten i både handorienteringsinferens och flerskikts randomskogens marginalisering visar sig vår föreslagna metod vara mer robust.
Senare använde REF en flerskiktad Random Forest regressionsmetod som använde multivariata regressorer för att regressera orienteringsvinklarna tillsammans.
Learning Marginalization through Regression for Hand Orientation Inference
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}