1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高…

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行…

一.滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右,从上到下滑动窗口,利用分类识别目标.为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器,但是很多分类器只取固定大小的图像,所以这些图像需要经过一定的变形转换.但是,这不影响分类的准确率,因为分类器是可以处理变形后的图像 将图像变形转换成固定大小 变形图像块被输入CNN分类器中,提取4096个特征,使用SVM分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器 下面是伪代码,我们创建很多窗口来检测…

https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972…

这篇笔记,仅仅是对选择性算法介绍一下原理性知识,不对公式进行推倒. 前言: 这篇论文介绍的是,如果快速的找到的可能是物体目标的区域,不像使用传统的滑动窗口来暴力进行区域识别.这里是使用算法从多个维度对找到图片中,可能的区域目标,减少目标碎片,提升物体检测效率. 下面是这篇文章的笔记: 介绍及引言: 图片是分层次的,比如下图中a: 沙拉和匙在沙拉碗里,而碗又在桌子上,另外桌子和木头有关或者说桌子和桌子上的所有东西有关.所以图片中的目标是有层次的. 图片分割应该按层次来,也不存在使用单个策略这样通用…

一.目标检测和目标识别 目标识别(object recognition)是要指明一张图像中包含哪类目标.输入是图像,输出是图像中的目标属于的类别(class probability).目标检测是识别出图像中的类别外,还要框出目标的具体位置(bounding boxes). 在目标检测时,为定位到目标的具体位置,通常将图像分成许多子块(subregions/patchs),然后把子块作为输入,送入到目标识别模型中.分子块的最直接的方法是滑动窗口法(sliding window approach),…

候选框确定算法 对于候选框的位置确定问题,简单粗暴的方法就是穷举或者说滑动窗口法,但是这必然是不科学的,因为时间和计算成本太高,直观的优化就是假设同一种物体其在图像邻域内有比较近似的特征(例如颜色.纹理等等). 由此提出使用比较广泛的Selective search算法 Selective search算法(以下简称ss算法):首先通过以及简单的聚类生成区域集合:然后根据定义的相似度不断合并相邻区域构成新的候选框.本质上是一种基于在原始聚类后的区域集合上,依照邻域的相似度,从小到大的进行滑动窗口…

http://blog.csdn.net/charwing/article/details/27180421 Selective Search for Object Recognition 是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章.主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.选择性搜索综合了蛮力搜索(exhaustive search)和分割(segmentation)的方法.选择性搜索意在找出可能的目标位置来进行物体的识别.与传统的单一策略相比,…

Selective Search for Object Recoginition 这篇论文是J.R.R. Uijlings发表在2012 IJCV上的一篇文章,主要介绍了选择性搜索(Selective Search)的方法.物体识别(Object Recognition),在图像中找到确定一个物体,并找出其为具体位置,经过长时间的发展已经有了不少成就.之前的做法主要是基于穷举搜索(Exhaustive Search),选择一个窗口(window)扫描整张图像(image),改变窗口的大小,继续扫…

Selective Search for Object Recoginition surgewong@gmail.com http://blog.csdn.net/surgewong       在前一段时间在看论文相关的工作,没有时间整理对这篇论文的理解.在前面的一篇博客[1]中有提到Selective Search[2],其前期工作利用图像分割的方法得到一些原始区域(具体内容请查看[1]),然后使用一些合并策略将这些区域合并,得到一个层次化的区域结构,而这些结构就包含着可能需要的物体.  …