回顾篇（一）——基于cascade的object detecti
822第一次知识分享.png
- 时间：2017-04-23 19:30～22:00
- 地点：822实验室
- 参加人数：7人
- 主持人：刘开心
- 目的：检验知识；锻炼表达；完成项目；学会倾听；锻炼信息获取能力
内容
- 基于casecade的object detection简介
主讲人：聪明宝宝 - AdaBoost使用实例分享
主讲人：刘开心
活动流程
- 主持人重申知识分享的目的
- 主持人介绍活动环节
- 主讲环节：运行抽签程序，跑出主讲人——聪明宝宝中彩
- 提问环节：每人至少提一个问题
- 补充环节：所有人补充主讲未涉及到的知识——刘开心补充AdaBoost实例
- 反馈环节：每个人谈谈拿到陌生问题的思路，今晚的收获
抽签算法
一直不熟悉python的绘图，借这个抽签算法学习一下python绘图的语法，顺便增加一点趣味性，随机图像比随机姓名更让人惊喜（因为照片都是我挑的啊哈哈哈）
import Image
import numpy as np
import random
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
img = Image.open(str(random.randint(1,8)) + ".jpg") # 8个人，8个随机数，照片以1-8命名
fig = plt.figure(1)
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title("Hei,i'am the first")
plt.axis("off")
ax.imshow(img)
plt.show()
主讲：聪明宝宝
主讲内容
聪明宝宝：知识篇——当AdaBoost遇见Cascade(浅谈级联分类)
补充内容
刘开心：知识篇——基于AdaBoost的分类问题
ArtistQiu：知识篇——AdaBoost算法小例
资料汇总
好好学习天天向上的磊磊小朋友：
- OpenCV学习笔记（二十七）——基于级联分类器的目标检测objdect
- boosting 算法
- 浅谈 Adaboost 算法
- 浅析人脸检测之Haar分类器方法Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联
- opencv的cascade分类器源码分析
- 目标检测（Object Detection）原理与实现(五)
聪明宝宝：
分享总结
好好学习天天向上的磊磊小朋友：
一次不错的知识大餐，很享受。接下来记录我的学习过程及感想。
- 第一次面对 cascade
每一次面对一个陌生总会有一种恐惧感，这一次也不例外。面对未知，首先想到度娘，手动输入cascade的object detection，满满的都是目标检测，看了一篇博客，啥也没看懂，连名词cascade为不知道为何意，心中感叹“这些说的是啥啊！！！”。周三的查阅就这样草草结束。 - 再一次面对 cascade
周六，鼓起勇气再次打开百度，搜索cascade的object detection。查找过程中，突然想到，不能每次查找的名词看过就忘记了，于是开始做笔记。- 首先记下cascade：Paul Vida 发表于CVPR（2001），Rainer Lienhart 改进特征并且分析不同的boosting算法对分类性能的影响和计算复杂度
- 记录这句话后，提取到关键词 改进特征和 boosting算法
- 接下来理解不同的boosting算法：即不同的Adaboost弱分类器组合，将弱分类器方法提升为强学习算法。
- 就这样，又提取到一个关键词Adaboost
- 在阅读博客时，记录下：Haar分类器时boosting算法的一个应用，其用到AdaBoost算法，将AdaBoost算法训练出的强分类器进行级联（cascade）。
Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图像方法 + AdaBoost + 级联 - 现在又提取到关键词：强分类器
- 接下来查找关于强分类器方面知识，在PAC（Probably Approximately Correct）中定义强弱学习算法：
弱学习方法：准确率仅比随机猜测略高的学习算法
强学习方法：准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法 - 到此时，心中有一个大致的主线：cascade -- boosting -- adaboost -- PAC
聪明宝宝：
身为一个懒人，我一直明白：说话是要费力气的。而费了力气的事，没理由不做好。
讲清楚一件事并不简单，没有两片一样的树叶，没有完美契合你的人，两双眼睛看到的都不一样，别人该怎么理解你？
理解是件很简单的事，如果你能在合适的地点对合适的人用恰当的方法正确的表达出一个可以被接受的想法。在此之前，你首先应该确保你在“和人说话”，而非“对牛弹琴”。无意冒犯，更多的是这次ThoughtShare的亲身感受。
没错，我即当了人，也做了牛。
把控——这是我回想整个过程，最大的疑惑。很少有人能坚持的听完一整套长篇大论，特别是在有问题出现的时候，和没问题出现的时候。
作为第一次活动，主持人明显有太多需要阐明的事情，预备的脑图让整个过程条理非常清晰，充满活力的语气连暖场都一并解决了。可我还是没控制住转头敲了几下键盘——新建了一个用于讲课过程中的笔记文件夹，这种随时都能顺手解决的事情为什么我要在这么神圣的第一次开场的时候做？
我也不知道。甚至在活动结束我删掉这个文件夹的时候我还在想，为什么不决定完主讲人再动手（难得第一次活动就“中奖”了）。简单的回溯一下，问题很容易就找到了——很有逻辑性的说明在不出意料的几点之后，我理所当然的认为了，剩下的内容没有听下去的意义。真没有吗？当然不，事后看到脑图我发现很多很有价值的内容，但明显，总是被迫去听一些没有营养的讲座让我潜意识就养成了这个毛病：太久没听出什么问题，那大概就没什么问题了。
这大概就是第一条应该避免的“惨案”：有价值的应该得到凸显。这点其实在活动结束的时候提到写作问题的时候略微的失控也有体现。他们到底想听到什么，这或许是我下一次最需要考虑好的问题。
“惨案”让我满满的无力——我明确的知道你们没有Get我的想法，但我真的，真的，不能再讲一遍了。因为再讲一遍，我还是这些话。
为什么听不懂呢？我纠结了半天。我把我知道的都讲出来了，我是这么学会的，你们怎么就不懂呢！其实我什么都没解释出来。讲述一忌照本宣科，再忌无端乱跑。看着剧本的演讲难免漏上点什么，思路跳跃之后互动显得更加愚蠢。想要机械的把准备好的那一套讲出来，然而我并不知道，你们在哪里出现了问题，在哪里需要点时间。
“惨案”相比之下要可爱多了，这只是一个小到可以忽略的问题。我讲的时候，嗯，大概是忘了划划重点了……
当然，说到把控，第一次活动对时间的把控非常漂亮！尽管两个半小时说长不长，但关键目的几乎全部达成，顺带保留了讨论的空间的意犹未尽的快感。再就是活动区块的分配即使是第一次也已经臻于完整，颇有正规活动的感觉，要是有个玻璃板和演讲桌，完美了呀我的皮皮虾！
刘开心：
之前也组织过一些编程操练活动，但都侧重内容，从没有注意过主持和表达，甚至在第一次编程操练中本打算一步一步现场示范的重构到跟前变成了播放视频，因为缺乏勇气，也没把知识输出当回事。
在后续的学习中，越发注意到，表达是不可或缺的一部分，不论是交流还是检验知识，如果对一个知识参悟透了，一定能扛得住十万个为什么，因此，这次知识分享最主要的两大目标就是检验知识和表达知识，所有环节的设置也都是围绕这两部分。
这次活动于我最大的收获就是主持和表达，这是我一直欠缺却从未直面的问题。以前会把同学们缺乏积极性当作他们自身的问题，无法凝聚一个团队也归结于他们自身的问题，在活动之前我仔细反思了一下，有的同学的兴趣是需要“被调动”的，看过聪明宝宝的感想后更加确信这一点，主持人要学会吸引和调动，出彩的表达是引导者必备的技能，我希望这是一个正规的活动，也要把它办成一个正规的活动，这样听者才会被感染，给予重视。
很感谢小伙伴们的积极配合，陪我一起成长，完善不足，享受生活，享受知识。
主持导图
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