Boosted Trees　提升树算法，是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。 XGBoost 对提升树的介绍 Introduction to Boosted Trees XGBoost is short for “Extreme Gradient Boosting”, where the term “Gradient Boosting” is proposed in the pa

Boosted Dynamic Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2211.16726.pdf源码链接：https://github.com/SHI-Labs/Boosted-Dynamic-Networks 简介 尽管深度学习模型在各种计算机视觉任务上取得成功，但在实际应用中部署模型时，必须考虑计算资源的限制和推理效率。作为深度学习应用一

一、理论       这篇文章主要有三个贡献： 1、类Harr特征和积分图 2、Adaboost 3、Cascade 同时，我还关注了训练和检测的流程，以及opencv中的实现 二、类Harr特征及数量     下面是引用一篇文章。注意其中的Harr特征可以宽高放缩的。比如2*2的，计算数量的时候也需要包含2*4,2*6，参看图9

Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Feature 摘要积分图像1、什么是Haar特征？2、积分图 2、使用AdaBoost训练数据1、分类2、使用AdaBoost算法 3、级联1、训练级联分类器2、检测器级联讨论 4、实验结果1、图像处理2、扫描检测器3、多检测的整合 5、结论 摘要 本文描述