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全新水下目标检测算法SWIPENet+IMA框架

在两个水下机器人拾取竞赛数据集URPC2017和URPC2018进行的实验表明,与几种最先进的目标检测方法相比,本文提出的SWIPENet+IMA框架在检测精度上取得了较好的性能。 Invert Multi-Class Invert Adaboost(IMA)SWIPENet可能会丢失或错误地检测到训练集中的某些对象,这些目标对象可能被视为噪声数据。 IMA算法首先顺序训练多个基本分类器,并根据其错误率Em分配权重值α。然后,将由前面的分类器分类错误的样本分配较高的权重,从而使后面的分类器专注于学习这些样本。 IMA还训练了M次SWIPENet,然后将它们整合为一个统一模型。不同的是,在每次训练迭代中,IMA都会减少丢失对象的权重,以减少这些“干扰”样本的影响。????? IMA算法同时定义了一个线性映射函数将IMA权重映射到样本加权损失中使用的权重。?实验结果????更多细节可以参考论文原文

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