object detection ensemble做法?

        He Kaiming在论文Deep Residual Learning for Image Recognition 中描述道,在faster rcnn中可以在rpn和object classifiers上boost, 原文说"We use an ensemble for proposing regions, and the union set of proposals are processed by an ensemble of per-region classifiers. 指的是如果我有3个模型,在训练阶段,3个模型得到的region proposals汇合在一起来同时训练一个object classifier吗?
        而COCO数据集2016年的object detection 第一名G-RMI使用了5份结果ensemble,好像是把预测完的5个模型结果ensemble,没有在训练阶段.
       我尝试过把几份结果直接nms(相当于并集),也试过几份结果来voting,(IOU>0.5可以voting,相当于交集),效果都不好,请问大家ensemble怎么做的?或则有这方面资料吗?
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