选择性搜索,选择性搜索问题解决

选择性搜索,选择性搜索问题解决

!! 在R-CNN和Fast R-CNN目标检测网络中都用到了选择性搜算(Selective Search)算法，使用该算法获得候选区域，用于后续的网络训练，去分类、回归矫正得到目标的类别和位置，故此选择性搜选择性搜索（SelectSearch）选择性搜索（SelectSearch）候选区域（Region Proposal）算法滑窗法的问题可以使⽤候选区域产⽣算法解决。这些算法输⼊整张图⽚，然后输出可能有

≥＾≤ //1 切换到快速但低调⽤的选择性搜索⽅法//2 切换到⾼调⽤但速度慢的选择性搜索⽅法int main(int argc, char** argv) { //使⽤多线程加速setUseOptimized(true);setNumThr参考：物体检测之选择性搜索(Selective Search) 使用Efficient Graph-Based Image Segmentation, MIT, 2004论文里的方法产生初始的分割区域使用相似度计算方法合并一些小的区域Eff

?△? 2)选择性搜索① 什么是选择性搜索② 选择搜索流程③ 选择搜索优点2. 数据表示3. 效果评估4. 非极大值抑制5. 多尺度检测1)特征金字塔2)特征融合三、目标检测模型1. R-CN选择性搜索(selective search) 在深入介绍Selective Search之前，先说说其需要考虑的几个问题：适应不同尺度(Capture All Scales):穷举搜索(Exhaustive Selecti

?０? Selective Search(选择性搜索)基于Graph-Based图像分割，是RCNN和Fast RCNN的区域推荐算法。SS算法由IJCV 2012的论文《Selective Search for Object Recognition》Uijlings,et.提出二保持多样性的策略区域合并采用了多样性的策略，如果简单采用一种策略很容易错误合并不相似的区域，比如只考虑纹理时，不同颜色的区域很容易被误合并。选择性搜索采用三种多样性策略