A few words on the actual cascade t

A few words on the actual cascade training carried out on a 8-core Linux machine with 48G memory.
We first downloaded 2897 different images without human faces from [4, 9, 5], National Oceanic and
Atmospheric Administration (NOAA) Photo Library2 and European Southern Observatory3
. They
were divided into two sets containing 2451 and 446 images respectively for training and validation.
1000 training and 1000 validation positive examples from an online source4 were used. The training
process lasted for around 24 hours before producing a 31-layer cascade. It took this long because it
became harder to get 2000 false positives (1000 for training and 1000 for validation) using Algorithm 9
with a more discriminative cascade: the algorithm needed to examine more images before it could
come across enough good examples. The targeted false positive and false negative rate for each layer
were set to 0.5 and 0.995 respectively and Figure 7 shows how the accumulated false positive rate as
defined at line 12 and 33 of Algorithm 10 evolves together with the committee size. The fact that
the later layers required more intensive training also contributed to a long training phase

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการฝึกจริงซ้อนกี่คำดำเนินบนเครื่อง Linux 8 หลักมีหน่วยความจำ 48Gเราต้องดาวน์โหลด 2897 อื่นภาพ โดยไม่มีหน้ามนุษย์ [4, 9, 5], มหาสมุทรแห่งชาติ และLibrary2 ภาพบรรยากาศจัดการ (NOAA) และ Observatory3 ยุโรปใต้. พวกเขาถูกแบ่งออกเป็นสองชุดที่ประกอบด้วยภาพ 2451 และ 446 ตามลำดับสำหรับการฝึกอบรมและตรวจสอบการฝึกอบรม 1000 และบวกตัวอย่างจาก source4 ออนไลน์ใช้สอบ 1000 การฝึกอบรมกระบวนการที่กินเวลาประมาณ 24 ชั่วโมงก่อนผลิตซ้อนชั้น 31 ใช้เวลานี้นานเนื่องจากมันกลายเป็นยากไป 2000 ไม่ทำงานผิดพลาด (1000 สำหรับฝึกและ 1000 สำหรับการตรวจสอบ) โดยใช้อัลกอริทึม 9มีทั้งหมด discriminative ขึ้น: อัลกอริทึมที่จำเป็นในการตรวจสอบภาพเพิ่มเติมก่อนก็ได้เจอตัวอย่างพอดี เป้าหมายบวกเท็จและเท็จลบอัตราสำหรับแต่ละชั้นได้ตั้ง 0.995 และ 0.5 ตามลำดับ และรูปที่ 7 แสดงวิธีบวกเท็จสะสมคะแนนเป็นกำหนดที่บรรทัดที่ 12 และ 33 10 อัลกอริทึมอยู่เสมอพร้อมกับขนาดกรรมการ ความจริงที่ชั้นหลังต้องฝึกแบบเร่งรัดมากส่วนระยะยาวการฝึกอบรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คำไม่กี่คำเกี่ยวกับการฝึกอบรมน้ำตกที่เกิดขึ้นจริงดำเนินการบนเครื่องลินุกซ์ 8-core ที่มีหน่วยความจำ 48G.
ก่อนอื่นเราดาวน์โหลด 2897 ภาพที่แตกต่างกันได้โดยไม่ต้องใบหน้าของมนุษย์จาก [4, 9, 5]
แห่งชาติมหาสมุทรและบรรยากาศการบริหาร(NOAA) ภาพถ่าย Library2 และ ยุโรปตอนใต้
Observatory3 พวกเขาถูกแบ่งออกเป็นสองชุดที่มี 2,451 และ 446 ตามลำดับภาพสำหรับการฝึกอบรมและการตรวจสอบ. 1000 การฝึกอบรมและการตรวจสอบ 1,000 ตัวอย่างในเชิงบวกจาก source4 ออนไลน์ถูกนำมาใช้ การฝึกอบรมกระบวนการกินเวลานานประมาณ 24 ชั่วโมงก่อนที่จะผลิตน้ำตก 31 ชั้น มันต้องใช้เวลานานขนาดนี้เพราะมันกลายเป็นเรื่องยากที่จะได้รับผลบวกปลอม 2000 (1000 สำหรับการฝึกอบรมและ 1000 สำหรับการตรวจสอบ) โดยใช้อัลกอริทึมที่ 9 กับน้ำตกจำแนกเพิ่มเติมได้ที่: อัลกอริทึมที่จำเป็นในการตรวจสอบภาพมากขึ้นก่อนที่มันจะเจอตัวอย่างที่ดีพอ อัตราเชิงลบเท็จบวกการกำหนดเป้าหมายและเท็จสำหรับแต่ละชั้นถูกกำหนดให้ 0.5 และ 0.995 ตามลำดับและรูปที่ 7 แสดงให้เห็นว่าอัตราการบวกปลอมสะสมที่กำหนดไว้ที่บรรทัดที่12 และ 33 ของอัลกอริทึมที่ 10 วิวัฒนาการร่วมกันที่มีขนาดคณะกรรมการ ความจริงที่ว่าชั้นต่อมาต้องฝึกอบรมอย่างเข้มข้นมากขึ้นก็มีส่วนทำให้ขั้นตอนการฝึกอบรมเป็นเวลานาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คําไม่กี่คํา จริง น้ำตกการฝึกอบรมดำเนินการในเครื่อง Linux ในขณะเดียวกันกับหน่วยความจำ 48g .
เราดาวน์โหลดแบบภาพที่แตกต่างกันโดยไม่มีใบหน้ามนุษย์จาก [ 4 , 5 ] 9
, มหาสมุทรและบรรยากาศแห่งชาติการบริหาร ( NOAA ) library2 ภาพถ่ายและ
observatory3 ภาคใต้ยุโรป พวกเขา
แบ่งออกเป็น 2 ชุดประกอบด้วย 57 446 ภาพตามลำดับและการฝึกอบรมและการตรวจสอบ
การฝึกอบรมและการ 1000 1000 บวกตัวอย่างจาก source4 ออนไลน์มาใช้ กระบวนการฝึกอบรม
กินเวลานานประมาณ 24 ชั่วโมงก่อนการผลิต น้ำตกมี 31 ชั้น มันใช้เวลานานเพราะมัน
กลายเป็นยาก 2000 บวกเท็จ ( 1000 สำหรับการฝึกอบรมและ 1000 สำหรับการตรวจสอบ ) โดยใช้ขั้นตอนวิธี 9
กับน้ำตกและมากขึ้น :ขั้นตอนวิธีจำเป็นต้องตรวจสอบภาพเพิ่มเติมก่อนที่มันจะ
เจอตัวอย่างที่ดีพอแล้ว เป้าหมายและอัตราบวกเท็จเท็จเชิงลบสำหรับแต่ละชั้น
ถูกจัดให้ 0.5 และ 0.995 ตามลำดับ และรูปที่ 7 แสดงให้เห็นว่าสะสมอัตราการบวกเท็จเป็น
นิยามที่สาย 12 และ 33 ของขั้นตอนวิธี 10 วิวัฒนาการร่วมกับคณะกรรมการขนาด ความจริงที่ว่า
ชั้นต่อมาต้องฝึกซ้อมมากขึ้น ยังทำให้ระยะการฝึกนาน