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  • 论文-Selective Search

    Selective Search

    Selective Search for Object Recognition

    本文的proposal是object detection领域中的unsupervised learning method中一种著名的方法。

    Selective Search:

    (1), Capture all scales,  保证对各种scale的object都可以capture到

    (2), Diversification ,  组成object的regions可以是由颜色,曲线, 条纹等

    (3), Fast to Compute, selective search的目标是获得一个可行的object proposal的集合

    计算不同region之间的similarity,合并相似度高的regions直到整个image成为了一个region。

    对于region之间的相似度衡量,有多种实现方法:

    (1), 基于颜色空间

    可以从RGB颜色空间,光照强度(grey-scale image),HSV,normalized RGB, 等等

    (2), 基于相似度衡量

    颜色相似度:

     

    其中color histograms为:

    纹理相似度:

    纹理的histograms计算类似颜色。

    还有一个是对小的size尽量在早期进行merge

    衡量ri 和 rj的相互匹配的衡量公式:

    将上面的四种相似度衡量公式进行combination,其中ai = {0, 1} 表示是否使用当前的similarity measure。

     

    Object recognition: 主要采取两种具有优势feature  extraction方法:

     

    (1), Histograms of oriented gradients (HOG)

    (2),Bag-of-words

    通过强分类器SVM来进行object classification,使用SVM的好处是对categories imbalance不敏感,且分类效果强。

    总结:

    Selective Search是object detection中利用unsupervised learning下的最为经典的方法之一。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhang-yd/p/6607342.html
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