Ada-IRL Adaboost逆向强化学习 一种使用类似于Adaboost的I-Rl算法的方法。 RL 开始进行强化学习的测试演示。 python rl_test.py 内部收益率 开始进行逆向强化学习的测试演示。 python irl_test.py

行人检测在视觉监控，驾驶员辅助系统中具有广泛的应用。 它在计算机视觉和模式识别中也非常重要。 在我们的研究中，我们提出了行人检测的多尺度方案。 行人检测方案包括构建强分类器和多尺度检测的两个步骤。 强分类器是弱分类器的集合，是通过使用基于类似Harr特征的AdaBoost学习算法构建的。 然后，采用强分类器对多尺度图像中的行人进行检测，并对检测结果进行合并。 在我们的实验中，提出的多尺度检测方案在灵敏度达到89.3％的情况下每张图像报告了0.35个假阳性。 这表明行人检测的多尺度方案实现了高性能。