Region proposals 是什么？如何提取？

2024-07-11 01:48| 来源: 网络整理| 查看: 265

scolour(ri, rj) 使用颜色来度量 region 之间的相似度：每一个 region 的每一种颜色使用25个值来表示（HOG特征）。如果一个 region 有三个颜色通道，那么就需要使用75（3*25）个值来描述这个 region 的颜色信息。

每个 region 用颜色直方图表示为（n=75）：在这里插入图片描述

两个 region 之间的相似度使用直方图间的交集的累加表示：==不理解为什么使用最小和表示，而不是使用两者之间的差值呢？==计算C1和C2的HOG，计算两个HOG的重叠面积即为相似度。在这里插入图片描述

两个 region 合并之后的颜色直方图和大小分别是：在这里插入图片描述

** stexture(ri, rj) 使用纹理来度量 region 之间的相似度**：每一个 region 的每一种颜色使用使用8个方向的信息来表示，每个方向的信息是使用10个数据来表示的。如果一个 region 有三个颜色通道，那么就需要使用240（3*8*10）个数据来描述这个 region 的信息。

这里的信息提取使用的是SIFT（局部特征描述子）[后续补充相关点]（）每个 region 用纹理直方图表示为（n=240）：在这里插入图片描述

两个 region 之间的相似度：在这里插入图片描述

ssize(ri, rj) 鼓励合并较小的两个的 region：

在尺度上，不是应该合并相似尺度的 region，而是应该合并较小的两个region，所以当两个 region 的尺寸都很小时，应该被鼓励合并，此时度量值应该较大。size(im）表示整幅图的尺寸大小。两个 region 因尺寸原因需要被合并的程度（越小越该合并，值越大）：在这里插入图片描述

sfill(ri, rj) 度量两个 region 在外形上的匹配程度：应该优先合并两个 region 的外界矩形的空余部分较少的情况。

size（BiBj）：表示两个两个 region 合并起来之后的图形的外接矩形的大小。两个 region 外接矩形的空白越少，就越应该合并，这个度量值就应该越大。在这里插入图片描述

同样条件下，下图中的BC将优先于BA先合并。因为BC组合之后更像一个整体，因为组合之后不会之后的外接矩形没有太多的空白。在这里插入图片描述

上面的4个值越大，表示两个 region 之间的颜色越相似，纹理越相似，尺寸越小，形状越匹配。

最后会选取这些度量方法中的部分来使用。参数a设置为1时，就表示启用了这种度量方法。在这里插入图片描述

【本文地址】

公司简介

联系我们