在目標檢測任務中有通過滑動視窗產生無數個子視窗，傳進網路進行訓練，這種窮舉的思路會產生很多的子集，訓練測試時間緩慢。因此產生與之相對的區域搜尋建議框。
區域搜尋建議框的步驟：
生成區域集r，具體參見**《efficient graph-based image segmentation》
計算區域子集每個相鄰域的相似度，s=。
找到相似度最高的子集合並成乙個新的子集，並加入到域集r中。
從s中移除所有與step2中有關的子集。
計算新集與所有子集的相似度。
跳至step2，直至s為空。
選擇性搜尋（selective search）
該文翻譯整理自 selective search for object detection c python 一 目標檢測 vs 目標識別 目標識別 objec recognition 是指明一幅輸入影象中包含那類目標。其輸入為一幅影象，輸出是該影象中的目標屬於哪個類別 class probabil...
Selective Search 選擇性搜尋
今天看r cnn的 演算法的第一步是提取2000個region proposal，然後根據提取的目標影象進行crop warp處理後，再用alexnet vgg 提取特徵，得到固定維度的輸出 4096 經過svm分類識別，再用bounding box regressing精確候選框位置。而生成候選區...
mysql選擇性 Mysql索引的選擇性
對於索引的使用，mysql並不一直都是用採用正確的決定的。參考乙個簡單的表 create table r2 id int 11 default null,id1 int 11 default null,cname varchar 32 default null,key id1 id1 engine ...