درخت تصمیم

?درخت تصمیم ?درخت تصمیم ? یادگیری ماشین، هوش مصنوعی بیاید که یک مطلب جدید براتون آوردم ??سلام ??️من وارد سایتpaperswithcode شدم یک مقاله که از روش درخت تصمیم به عنوان روش اصلی (main solution) استفاده کرده را ترجمه و مطالعه کردم و خلاصه آن را برای شما شرح دادم :ما روشی را برای تشخیص شی بصری بر اساس مجموعه‌ای از درخت‌های تصمیم بهینه سازمان‌دهی شده در یک آبشار از ردکننده‌ها توصیف می‌کنیم. درختان از مقایسه شدت پیکسل در گره های داخلی خود استفاده می کنند و این باعث می شود که بتوانند مناطق تصویر را بسیار سریع پردازش کنند. تجزیه و تحلیل تجربی از طریق مشکل تشخیص چهره ارائه می شود. نتایج به‌دست‌آمده دلگرم‌کننده هستند و نشان می‌دهند که این روش دارای ارزش عملی است. علاوه بر این، ما حساسیت آن به نویز را تجزیه و تحلیل می‌کنیم و نحوه انجام تشخیص شی ثابت با چرخش سریع را نشان می‌دهیم. کد منبع کامل در https://github.com/nenadmarkus/pico ارائه شده استخلاصه?ما روشی را برای تشخیص شی بصری بر اساس توصیف می کنیممجموعه ای از درختان تصمیم بهینه سازماندهی شده در یک مورددسته رد کننده ها درختان از شدت پیکسل در مقایسه باایزون ها در گره های داخلی خود هستند و این باعث می شود که بتوانندمناطق تصویر را بسیار سریع پردازش کنید. تجزیه و تحلیل تجربی استاز طریق مشکل تشخیص چهره ارائه شده است. به دست آمدهنتایج دلگرم کننده است و نشان می دهد که روشارزش عملی دارد علاوه بر این، ما حساسیت آن را تجزیه و تحلیل می کنیمدارای نویز و نشان دادن نحوه انجام چرخش سریع غیر متغیرتشخیص شی مورچه کد منبع کامل در ارائه شده استhttps://github.com/nenadmarkus/picoمعرفیدر بینایی کامپیوتر، تشخیص را می توان به عنوان یک وظیفه توصیف کردپیدا کردن موقعیت ها و مقیاس های همه اشیاء در یک تصویرکه به یک کلاس ظاهری معین تعلق دارند. مثلاً اینهااشیاء می توانند اتومبیل، عابر پیاده یا صورت انسان باشند. خودکارتشخیص اشیا طیف وسیعی از کاربردها را دارد. مقداریشامل بیومتریک، کمک راننده، نظارت بصری ورابط های هوشمند انسان و ماشین این اپلیکیشن ها ایجاد می کنندانگیزه قوی برای توسعه سریع و دقیقروش های تشخیص اشیاویولا و جونز به طور عملی تشخیص اشیا را انجام داده انددر کاربردهای دنیای واقعی امکان پذیر است. این به دلیل این واقعیت استکه سیستم ها بر اساس چارچوب خود می توانند تصاویر را پردازش کنندبسیار سریعتر از رویکردهای قبلی در حالی که دستیابی به موارد مشابهنتایج تشخیص با این حال، برخی از برنامه ها می توانند از مزایای آن بهره مند شوندآشکارسازهای سریعتر، و این انگیزه اصلی ما بودپژوهش. ما علاقه مند به حمایت از طیف گسترده ای ازرایانه شخصی و دستگاه های تلفن همراه با قدرت پردازش محدود. بدین ترتیب،برای اینکه سیستم ما در این برنامه ها کاربردی باشد، ما هستیمآماده است تا دقت تشخیص را به قیمت بهتر قربانی کندسرعت پردازش و سادگیدر این مقاله، ما یک فریمور تشخیص شی را توضیح می دهیمکه قادر است تصاویر را با حفظ کامپوزیت بسیار سریع پردازش کند.دقت درخواستی ایده های اساسی در بخش 2 توضیح داده شده است. و تحلیل تجربی در یافته های ما را به هم می ریزد و در مورد جهت گیری های تحقیقاتی آینده بحث می کند.ما متوجه شده ایم (فوریه 2014) که تقریباً یکسان استچارچوب توسط لیائو و همکاران توصیف شده است. در یک فنی در اینجا ما کار آنها را تصدیق می کنیم و آن را بیان می کنیمتحقیق ما کاملاً مستقل انجام شده است. روشرویکرد ما اصلاح استاندارد Viola-Jones استچارچوب تشخیص اشیا ایده اصلی اسکن کردن استتصویر با آبشاری از طبقه‌بندی‌کننده‌های باینری کاملاً منطقی استموقعیت ها و مقیاس ها یک منطقه تصویر به عنوان یک موضوع طبقه بندی می شودموضوع مورد علاقه در صورتی که با موفقیت از تمام اعضای گروه عبور کندآبشار هر طبقه بندی کننده باینری از مجموعه ای از د-درختان cision با مقایسه شدت پیکسل به عنوان تست های باینریدر گره های داخلی آنها فرآیند یادگیری شامل الفروش ساخت درخت رگرسیون حریص و تقویتالگوریتم جزئیات در زیر بخش های زیر آورده شده است. درخت تصمیم برای رگرسیون مبتنی بر تصویربرای رسیدگی به مشکل رگرسیون مبتنی بر تصویر، ما استفاده می کنیمیک درخت تصمیم گیری دودویی بهینه با ترکیب شدت پیکسلپاریزون ها به عنوان تست های باینری در گره های داخلی آن. این رویکردتوسط آمیت و جمن در [1] معرفی شد و بعدها موفقیتبه طور کامل توسط سایر محققان و مهندسان استفاده می شود (به عنوان مثال،نگاه کنید به [16، 15، 13]). تست باینری مقایسه شدت پیکسل درتصویر I به عنوان تعریف شده استbintest(I; l1, l2) = (0، I(l1) ≤ I(l2)1، در غیر این صورت،(1)که در آن I(li) شدت پیکسل در مکان li است. مکان l1و l2 در مختصات نرمال شده هستند، یعنی هر دو از آن هستندمجموعه [-1، +1] × [-1، +1]. این بدان معنی است که تست های باینری می تواننددر صورت نیاز به راحتی قابل تغییر اندازه است. هر گره پایانی درختشامل یک اسکالر است که خروجی را مدل می کند.بر ساخت درخت نظارت می شود. داده های آموزشییک مجموعه است {(Is, vs, ws) : s = 1, 2, . . . ، S} جایی که vs زمین استارزش حقیقت مرتبط با تصویر Is و ws اهمیت آن استفاکتور (وزن). به عنوان مثال، در مورد کلاس باینریافسانه، حقایق پایه نشان دهنده برچسب طبقاتی است: مثبتنمونه ها با 1+ و نمونه های منفی با حاشیه نویسی می شوند-1. وزن‌های ws ما را قادر می‌سازند که اهمیت متفاوتی قائل شویمارزش هر یک از این نمونه ها این مهم ثابت خواهد شدبعد. آزمون باینری در هر گره داخلی درخت به صورت se- است.به گونه ای انتخاب شده است که میانگین وزنی مربع خطا را به حداقل برساندزمانی بدست می آید که داده های آموزشی دریافتی توسط آزمون تقسیم شود.این با به حداقل رساندن مقدار زیر انجام می شود:WMSE = X(I,v,w)∈C0w ·(v −v¯0)2 +ایکس(I,v,w)∈C1w ·(v −v¯1)2، (2گره آدرخت ساخته شده برای ذخیره سازی و اجرای آن به بایت های O (2D) نیاز دارد.مقیاس سرعت زمان به صورت O (D). مجموعه ای از درختان برای طبقه بندی باینریکاتیونیک درخت تصمیم منفرد معمولاً می‌تواند به مقدار متوسطی برسد.نژادپرستانه از سوی دیگر، مجموعه ای از درختان می تواند به دست آوردنتایج چشمگیر ما از الگوریتم GentleBoost [4]، aاصلاح AdaBoost شناخته شده تر، برای ایجاد دیسمجموعه مجرمانه با برازش متوالی درخت تصمیم بهیک مسئله حداقل مربعات مناسببه منظور ایجاد مجموعه ای از درختان K از یک آموزشset {(Is, cs): s = 1, 2,. . . ، S}، الگوریتم در ادامه می یابدمراحل زیر:EnglishPersianInitialize the weight ws for each image Is and its classlabel cs ∈ {−1, +1} asws =(1/P, cs = +11/N, cs = −1where P is the total number of positive samples and Nis the total number of negative samples.2. For k = 1, 2, . . . , K :(a) Fit a decision tree Tk by weighted least squares of csto Is with weights ws (as explained in section 2.1).(b) Update weights:ws = ws exp (−csTk(Is)),where Tk(Is) denotes the real-valued output of treeTk on image Is.(c) Renormalize weights so they sum to 1.3. Output ensemble {Tk : k = 1, 2, . . . , K}.During runtime, the outputs of all trees in the ensembleare summed together and the obtained value is thresholdedin order to obtain a class label. We can achieve different ratiosof true positives to false positives by varying the threshold.This proves important in building an efficient detector, asdescribed in the next sectوزن ws را برای هر تصویر Is و کلاس آن مقداردهی کنیدبرچسب cs ∈ {−1، +1} به عنوانws =(1/P، cs = +11/N، cs = -1که در آن P تعداد کل نمونه های مثبت و N استتعداد کل نمونه های منفی است.2. برای k = 1، 2، . . . ، ک:(الف) درخت تصمیم Tk را با حداقل مربعات وزنی cs برازش دهیدبه است با وزن ws (همانطور که در بخش 2.1 توضیح داده شد).(ب) به روز رسانی وزن:ws = ws exp (−csTk(Is))،که در آن Tk(Is) خروجی با ارزش واقعی درخت را نشان می دهدTk روی تصویر است.ج) وزن ها را مجدداً عادی کنید تا مجموع آنها برابر با 1 شود.3. گروه خروجی {Tk : k = 1, 2, . . . ، K}.در طول زمان اجرا، خروجی تمام درختان در گروهبا هم جمع می شوند و مقدار به دست آمده در آستانه قرار می گیردبرای به دست آوردن برچسب کلاس ما می توانیم به نسبت های مختلف دست پیدا کنیماز مثبت واقعی به مثبت کاذب با تغییر آستانه.این امر در ساخت یک آشکارساز کارآمد مهم استدر بخش بعدی توضیح داده شده است تشخیص به عنوان اسکن تصویر با بدنهدسته طبقه بندی کننده های باینریبدون هیچ دانش پیشینی، ما باید به طور سیستماتیکتصویر را با طبقه‌بندی‌کننده باینری ما در تمام نقاط مختلف اسکن کنید.موقعیت ها و مقیاس ها به منظور یافتن اشیاء مورد علاقه. ماننداین از نظر محاسباتی نیازمند است، ما پیشنهاد را دنبال می کنیمویولا و جونز ایده اصلی استفاده از چند طبقه بندی استمراحل کاتیونی با افزایش پیچیدگی هر مرحله تشخیص می دهدتقریباً همه اشیاء مورد علاقه در حالی که کسر خاصی را رد می کننداز غیر اشیا بنابراین، اکثریت غیر اشیاء رد می شونددر مراحل اولیه، یعنی با صرف زمان کمی برای پردازش.در مورد ما، هر مرحله از مجموعه ای از درختان تشکیل شده است.مراحل اولیه درختان کمتری نسبت به مراحل بعدی دارند. آشکارسازنرخ حرکت هر مرحله با تنظیم خروجی تنظیم می شودآستانه مجموعه آن هر مرحله از خروجی نرم استفاده می کند("اطمینان") مرحله قبل به عنوان اطلاعات اضافیبرای بهبود تبعیض پذیری آن این با پیشرفت به دست می آید .امید وارم مطالب براتون مفید بوده باشه ?خسته نباشید مهندسا ??️اگه میخواهید مطالب بیشتر بدانید وارد سایت معرفی شده بروید??زهره غنی آبادی دانشجو ارشد هوش مصنوعی دانشگاه صنعتی مالک اشتر تهران?️