Как метод Selective Search применяется в задачах компьютерного зрения?

Метод Selective Search применяется в задачах компьютерного зрения для обнаружения объектов на изображении. www.geeksforgeeks.org Он позволяет генерировать набор регионов-кандидатов на входном изображении, где каждый регион представляет потенциальный объект или его часть. www.geeksforgeeks.org

Процесс работы Selective Search включает несколько шагов: www.geeksforgeeks.org

1. Сегментация изображения. www.geeksforgeeks.org Изображение делится на множество небольших регионов или суперпикселей. www.geeksforgeeks.org
2. Группировка регионов. www.geeksforgeeks.org Начинается с начальных небольших регионов, которые постепенно объединяются в группы, похожие по цвету, текстуре, размеру и форме. www.geeksforgeeks.org
3. Генерация ограничивающих рамок. www.geeksforgeeks.org В процессе группировки для каждого региона создаются ограничивающие рамки различных размеров и соотношений сторон. www.geeksforgeeks.org
4. Обучение. www.geeksforgeeks.org Алгоритм итеративно уточняет группировку и генерирует больше ограничивающих рамок путём слияния и разделения регионов. www.geeksforgeeks.org
5. Вывод. www.geeksforgeeks.org В итоге Selective Search выдаёт список регионов-кандидатов, каждый из которых связан с ограничивающей рамкой. www.geeksforgeeks.org

Эти регионы-кандидаты затем используются алгоритмами обнаружения объектов для их классификации и локализации на изображении. www.geeksforgeeks.org

Selective Search используется, например, в модели R-CNN, где с его помощью находят потенциальные объекты на изображении и разбивают их на регионы. python-school.ru habr.com