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基于集成机器学习的行人检测方法研究的中期报告
一、研究目的和背景
行人检测技术在智能监控、自动驾驶等领域有重要应用，是计算机视觉和机器学习领域的重要研究方向。本研究旨在基于集成机器学习的方法，提高行人检测的准确率和鲁棒性，以应对实际应用场景中多变的复杂环境和目标。
二、研究内容和进展
1.数据集的筛选和分析
本研究选用了包括COCO数据集、CityPersons数据集和CrowdHuman数据集在内的多个数据集，分析并筛选了其中的行人数据样本，提高了数据的样本质量和多样性。
2.特征提取和选择
针对行人检测任务，本研究采用了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行特征提取。在特征选择方面，我们采用了多个经典的物体检测算法，包括FasterR-CNN、YOLO等。
3.集成机器学习模型的构建和训练
本研究采用了基于集成学习的方法，将不同的特征提取算法和物体检测算法进行集成。具体实现方案包括Boosting、Bagging、Stacking等。我们在多个数据集上进行了模型训练和测试，在测试集上取得了较好的行人检测结果。
三、下一步工作计划
1.进一步提高检测准确率和鲁棒性，在更复杂更多样的数据集上进行测试和优化。
2.探究效率更高的集成学习算法，如LightGBM、XGBoost等。
3.研究基于神经网络的集成机器学习算法，如DeepEnsemble等。