這篇筆記，僅僅是對選擇性算法介紹一下原理性知識，不對公式進(jìn)行推倒.
前言：
這篇論文介紹的是，如果快速的找到的可能是物體目標(biāo)的區(qū)域，不像使用傳統(tǒng)的滑動窗口來暴力進(jìn)行區(qū)域識別.這里是使用算法從多個維度對找到圖片中，可能的區(qū)域目標(biāo)，減少目標(biāo)碎片，提升物體檢測效率. 下面是這篇文章的筆記：
介紹及引言：
圖片是分層次的，比如下圖中a：
沙拉和匙在沙拉碗里，而碗又在桌子上，另外桌子和木頭有關(guān)或者說桌子和桌子上的所有東西有關(guān).所以圖片中的目標(biāo)是有層次的. 圖片分割應(yīng)該按層次來，也不存在使用單個策略這樣通用的方法來進(jìn)行圖片分割，所以對圖片分割都是基于多個策略，但是這樣又會在合并區(qū)域的時候產(chǎn)生沖突. 比如說上圖中的b圖，貓可以使用顏色進(jìn)行分割，但是它們的紋理是一樣的. 相反的 ; 圖Ｃ中的變色龍和周圍的葉子在顏色上是相似的，但是在紋理上確實(shí)不同的.最后，圖d中，汽車輪子和汽車在顏色和紋理上都是不同的，但是和汽車的形狀吻合度很高. 對于這三個圖，采用他們其中的一種視覺特征是無法來對它們進(jìn)行圖片分割的.
在這篇文章中，作者結(jié)合直覺分割算法和窮舉搜索算法來提出這個selective search(選擇性搜索)算法，使用直覺分割算法是希望達(dá)到結(jié)合圖片的結(jié)構(gòu)層次從下至上來分割，來產(chǎn)生目標(biāo)區(qū)域. 使用窮舉搜索算法的目的是得到所有可能是目標(biāo)的區(qū)域. 選擇性搜索算法，使用的是多樣化在抽樣算法
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