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支持向量机svm_曹鹏_万门大学_vae实战-训练与测试_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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Conv3_3和Conv4_3功能部件上的BF降低了MR到11.5%。通过这种方式组合功能几乎是免费的。此外,与以前使用跳过连接[27]不同,没有必要在决策林分类器中对特征进行规范化。 最后,将Conv3_3与相当大的VerSiOn Conv4_3组合在一起,可以达到9.6%MR的最佳结果。我们注意到,这是以额外的计算为代价的(表2),因为它需要使用“小技巧”重新计算Conv4特征图。尽管如此,我们方法的速度仍然具有竞争力(表4)。 自举有多重要? 为了验证BF中的自举方案至关重要(而不是BF分类器的树结构),我们将最后一级BF分类器替换为Fast R-CNN分类器。结果在表3中。正式地,在自举的6个阶段之后,自举训练集用于训练Fast R-CNN分类器(而不是具有2048棵树的最终BF)。我们使用Conv5_3(“ trous”)上的RoI功能来执行此复合操作。自举的FaSt R-CNN的MR为14.3%,接近BF对应的13.7%,并且比非自举的Fast R-CNN的16.2%更好。此比较表明BF比快速的R-CNN是由于自举而引起的,而分类器的形状(森林与MLP)则不那么重要。
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