1 基础原理 在所有集成学习方法中,最直观的是多数投票。因为其目的是输出基础学习者的预测中最受欢迎(或最受欢迎)的预测。多数投票是最简单的集成学习技术,它允许多个基本学习器的预测相结合。与选举的工作方式类似,该算法假定每个基础学习器都是投票者,每个类别都是竞争者。为了选出竞争者为获胜者,该算法会考虑投票。
本文的HoughNet遵循自下而上的基于投票策略的方法:从广泛的区域(包括short and long-range evidence)来投票获得object presence score。 当前最先进的基于深度学习的目标检测器(例如:RetinaNet、PANet)主要遵循自顶向下方法,通过矩形区域分类从整体上检测对象。Pre-deep-learning methods不是这种情况。自下而上的方法是其...
本文的HoughNet遵循自下而上的基于投票策略的方法:从广泛的区域(包括short and long-range evidence)来投票获得object presence score。 当前最先进的基于深度学习的目标检测器(例如:RetinaNet、PANet)主要遵循自顶向下方法,通过矩形区域分类从整体上检测对象。Pre-deep-learning methods不是这种情况。自下而上的方法是其...
本文的HoughNet遵循自下而上的基于投票策略的方法:从广泛的区域(包括short and long-range evidence)来投票获得object presence score。 当前最先进的基于深度学习的目标检测器(例如:RetinaNet、PANet)主要遵循自顶向下方法,通过矩形区域分类从整体上检测对象。Pre-deep-learning methods不是这种情况。自下而上的方法是其...
深度学习的本质是通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性特征,以发现数据的分布式特征表示。所以,深度学习也被称为表征学习。之前进行图像分割的主要方法是卷积神经网络(简称:cnn)和transformer两种方法,其中基于cnn的代表性方法包括unet以及各种unet的改进版本,如:unet++、u2net等,而transformer主要包括transunet等。
当前最先进的基于深度学习的目标检测器(例如:RetinaNet、PANet)主要遵循自顶向下方法,通过矩形区域分类从整体上检测对象。Pre-deep-learning methods不是这种情况。自下而上的方法是其中主要的研究重点,例如基于投票vote的方法(隐式形状模型)和基于part的方法(可变形part模型)。但是,如今,在基于深度学习的目标检测器中,...
在软投票中,每个类别的概率被平均以产生结果。例如,如果算法 1 以 40% 的概率预测对象是一块岩石,而算法 2 以 80% 的概率预测它是一个岩石,那么集成将预...
近年来,随着深度学习技术的不断发展,语义分割在计算机视觉领域中的应用越来越广泛。在语义分割任务中,通常会使用多种不同的模型来提高准确性和鲁棒性。然而,如何有效地利用多模型的结果并不是一件容易的事情。本文将介绍一种基于投票机制的多模型结果融合方法,并给出相应的Python代码实现。 1. 多模型语义分割结果融合...
Sutton 和 Barto 在《强化学习:An Introduction》中详尽讲述了机器学习模型在不同环境中的学习和适应问题。AI在实战应用中要适应各种不可预见的情况,还需要巨大的计算资源和精准的算法优化。 其次,即便AI拥有高度的操作技能,其决策依然可能不符合游戏中的实际情况或战略需要。Goodfellow et al. 在《深度学习》一书中...
教授，博士，CCF 会员，主要研究方向：机器学习、云计算与大数据处理、深度学习；黄雅婕（1996—），女，河北唐山人，硕士研究生，主要研究方向：云计算与大数据处理；申瑞彩（1993—），女，河北邯郸人，硕士研究生，主要研究方向：深度学习；侯璎真（1995—），女，河北唐山人，硕士研究生，主要研究方向：深度学习...