从边界框中提取图像-选择性搜索

（Selective Search）是一种用于目标检测和图像分割的计算机视觉算法。它通过在图像中生成候选区域来提取可能包含目标的图像片段，从而减少后续处理的计算量。

选择性搜索的工作流程如下：

图像分割：首先，将输入图像分割成多个区域，每个区域代表图像的一个子区域。
区域合并：然后，通过一系列合并策略，将相似的区域合并成更大的候选区域。这些合并策略可以基于颜色、纹理、大小等特征进行。
候选区域生成：最后，根据合并后的区域生成一组候选区域，这些区域可能包含目标对象。

选择性搜索的优势包括：

减少计算量：通过生成候选区域，可以减少后续目标检测算法的计算量，提高处理速度。
多尺度处理：选择性搜索可以在不同尺度上生成候选区域，适应不同大小的目标对象。
对多样性目标有效：选择性搜索能够处理各种形状、大小、颜色和纹理的目标对象。

选择性搜索在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用场景，包括目标检测、图像分割、图像标注等。

腾讯云提供了一系列与图像处理相关的产品，其中包括：

图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai_image）
视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision）
视频智能（https://cloud.tencent.com/product/video）

这些产品可以帮助开发者实现图像处理、目标检测等功能，并提供了丰富的API和工具来简化开发过程。

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基于区域的卷积神经网络介绍 2.1 RCNN简介和在大量区域上工作不同，RCNN算法提出在图像中创建多个边界框，检查这些边框中是否含有目标物体。RCNN使用选择性搜索来从一张图片中提取这些边框。...最后，我们训练一个线性回归模型，为每个辨识到的物体生成更精确的边界框。下面我们就用具体的案例解释一下。首先，将以下图片作为输入： ? 之后，我们会用上文中的选择性搜索得到感兴趣区域： ?...将这些区域输入到CNN中，并经过卷积网络： ? CNN为每个区域提取特征，利用SVM将这些区域分成不同类别： ? 最后，用边界框回归预测每个区域的边界框位置： ? 这就是RCNN检测目标物体的方法。...训练一个RCNN模型非常昂贵，并且步骤较多：根据选择性搜索，要对每张图片提取2000个单独区域；用CNN提取每个区域的特征。...所以，和RCNN所需要的三个模型不同，Fast RCNN只用了一个模型就同时实现了区域的特征提取、分类、边界框生成。同样，我们还用上面的图像作为案例，进行更直观的讲解。首先，输入图像： ?

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对象检测处理通过给定输入（图像或视频）中的边界识别和定位某些类的对象。截至目前，一些最成功的对象检测算法如下： 1. 基于区域的 CNN：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 2....SSD 一、R-CNN：该算法在图像中查找可能包含对象的特定区域（使用选择性搜索）并通过 CNN 提取特征，提取的特征用于预测它们周围的类和边界框。 RCNN 基础步骤： 1....从输入图像中提取了大约 2000 个自下而上的区域。 2. 无论候选区域的大小或纵横比如何，我们都将围绕边界框中的所有像素扭曲到所需的大小。对于每个提议，它使用大型 CNN 计算特征。 3....从卷积特征图中识别感兴趣的区域，并在其上应用ROI 池化层以将它们全部重塑为相同的大小。然后将每个建议传递给一个完全连接的层。 3. 然后并行使用 Softmax 层和线性回归层来输出类和边界框。...缺点：尽管 Fast R-CNN 在速度和准确性方面是对 R-CNN 的改进，但它仍然使用选择性搜索区域提议，这实际上是一个耗时的过程。

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从图中可以看出，R-CNN首先在输入图像中提取接近2000个目标框（区域），之后将这些区域送入CNN中进行提取深度特征，最后利用这些深度特征进行目标的分类与定位两大任务。...第三种是选择性搜索（selective search，ss）。从机器学习的角度来说，前面的方法召回是不错了，但是精度差强人意，所以问题的核心在于如何有效地去除冗余候选区域。...3.2 特征提取在利用选择性搜索算法获取到原始图像中的推荐区域之后，R-CNN将这些推荐区域送入到CNN中来提取深度特。...同时由于AlexNet对于输入图像必须要求是227*227的RGB彩色图像，因此在R-CNN中，作者是将选择性搜索得到的推荐区域的图像尺寸首先进行了区域的转化成227 x 227。...在这里插入图片描述 3.4 测试阶段在测试阶段我们，我们首先使用选择性搜索进行获取目标检测框，并将目标框填充至正方形然后转换尺寸到227*277，之后通过AlexNet进行提取特征，然后利用每个类别训练好的

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该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。...此处和本演示文稿中提供了选择性搜索的详细说明。为了总结选择性搜索，将分割算法应用于图像，并根据分割图绘制区域建议（边界框）。分割图被迭代合并，更大的区域建议从细化的地图中提取，如下图所示。...使用选择性搜索生成区域提议分类网络调整区域提案的大小并预测类别概率（包括背景）和边界框细化。...CNN 在完整图像上执行一次，并根据选择性搜索检测到的区域裁剪 CNN 的输出特征。 SPP 应用于每个作物，并根据 SPP 层的输出预测类别。...概括代替缓慢的选择性搜索，提出 RPN 来训练边界框提议过程。 RPN 模型预测对象在锚点上的概率、位置。比较各种训练方法，以便将 RPN 模型与原始的基于区域的检测网络一起有效训练。

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图6：通过多种尺寸的边框进行选择性搜索，查找具有相同的纹理、颜色或强度的相邻像素。 R-CNN网络使用了选择性搜索的方法，来创建这些边界框或区域建议（region proposal）。...在图6中，选择性搜索通过不同大小的边框分析图像，并且对于每个图像块，尝试通过纹理、颜色或强度将相邻像素组合在一起，以识别对象。...在R-CNN中，我们使用了卷积神经网络来提取图像特征，用支持向量机来分类对象和用了回归模型来缩小边界框，但是Fast R-CNN使用单个网络模型来实现以上三个功能。...Faster R-CNN的创新点在于，区域建议取决于通过CNN里的第一个卷积层前进传播过程中的图像特征。那为什么不对单独运行选择性搜索算法的方式进行改变，重复利用多个区域建议中相同的CNN结果呢？...该模型的输入和输出分别为：输入：图像（不需要带有区域建议）。输出：图像中对象的类别和边界框坐标。如何生成区域接下来我们来看下Faster R-CNN如何从CNN特征中生成这些区域建议。

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定位任务需要通过卷积神经网络回归输出四个数值来代表围绕目标的边界框的位置（如中心点坐标、边界框的长宽）。...一阶段（One Stage）：只有一个阶段，不需要生成候选框了，直接对图像中的目标进行回归，生成目标对应的类别、边界框的位置信息。常见的算法有YOLO和SSD等。...2 目标候选框（Instance Bounding Boxes）两阶段目标检测算法需要首先对图像中的目标进行候选框生成，主要有两种方法，滑窗法和选择性搜索。...2.2 选择性搜索（Selective Search） 选择性搜索对图像中最有可能包含目标的区域进行搜索以提高效率，首先对输入图像进行分割产生很多小区域（如2000个），根据这些小区域的相似性（颜色、纹理...假设我们的目标分类任务有6类，在第一阶段得到2000个候选框，输出向量为2000*6，每列对应一类，每行是各个建议框的得分，有2000个，NMS算法步骤如下： 1）对2000×6维矩阵中的每列按从大到小进行排序

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理解 R-CNN R-CNN 的目的为接收图像，并正确识别图像中主要目标（通过边界框）的位置。输入：图像输出：边界框+图像中每个目标的标注但是我们如何找出这些边界框的位置？...R-CNN 做了我们也可以直观做到的——在图像中假设了一系列边界，看它们是否可以真的对应一个目标。 ? 通过多个尺度的窗口选择性搜索，并搜寻共享纹理、颜色或强度的相邻像素。...在高级别中，选择性搜索（如上图所示）通过不同尺寸的窗口查看图像，并且对于不同尺寸，其尝试通过纹理、颜色或强度将相邻像素归类，以识别物体。 ?...之前我们有不同的模型来提取图像特征（CNN），分类（SVM）和紧缩边界框（回归器），而 Fast R-CNN 使用单一网络计算上述三个模型。在上述图像中，你可以看到这些工作是如何完成的。...正如我们所知，检测目标位置的第一步是产生一系列的潜在边界框或者供测试的兴趣区域。在 Fast R-CNN，通过使用选择性搜索创建这些提案，这是一个相当缓慢的过程，被认为是整个流程的瓶颈。 ?

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目标检测新框架：大幅度提升检测精度

作者：Edison_G 目标检测中，点特征使用方便，但可能缺乏精确定位的明确边界信息。 1 简述密集物体检测器依赖于滑动窗口范式，可以在规则的图像网格上预测物体。...在今天分享中，有研究者提出了一种简单高效的算子，称为 Border-Align，从边界的极值点提取“边界特征”以增强点特征。...选择性搜索(Selective Search)是主要运用图像分割技术来进行物体检测。通过滑窗法流程图可以很清晰理解其主要思路：首先对输入图像进行不同窗口大小的滑窗进行从左往右、从上到下的滑动。...这种基于点的特征表示很难包含有效的边界特征，并且可能会限制目标检测器的定位能力。对于两阶段目标检测器，目标由从整个边界框中提取的区域特征来描述，如上图(b)所示。...在上表中，研究者对边界框的特征表示进行了更深入的分析。首先，采用一个简单的密集目标检测器（FCOS）作为新框架的基线来生成粗边界框预测。

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形变的图像块被送进CNN分类器中提取4096个特征。然后，我们用一个SVM分类器进行分类，用一个线性回归器得到边界框。 ? 以下是伪代码。我们生成了很多窗口来检测不同位置、不同形状的目标。...在选择性搜索算法（Selective Search, SS）中，我们让每个独立像素作为一个起始的组。然后，计算每个组的纹理，合并最接近的两个组。为了避免一个区域吞所有，我们优先合并较小的组。...这些图像块进行形变到固定的大小，分别送入到一个CNN网络中。然后，经过全连接层，进行目标分类和边界框提取。 ? 以下是系统的工作流。 ?...为了加速这个过程，我们常采用一个简易版的区域提议网络来生成ROIs，然后，接线性回归器（使用全连接层）来提取边界框。 ?...结果，得到了一个2×2的特征块，我们可以将它输入到分类器和边界框回归器中。

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y = 边界框左上角 y 坐标 w = 边界框的宽度（以像素为单位） h = 边界框的高度（以像素为单位）模型因此，在此设置中，我们创建一个多输出模型，该模型以图像为输入，具有（n_labels...这就是选择性搜索（Uijlings等人，"目标识别的选择性搜索"，IJCV 2013，http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf...查找可能包含目标的"blobby"图像区域运行速度相对较快;例如，选择性搜索在几秒钟内在 CPU 上提供 2000 个区域建议那么，区域建议究竟是如何提出的呢？...然后，对于每个目标建议感兴趣的区域（RoI）池图层从特征图中提取固定长度的特征矢量。...锚点是固定边界框，放置在整个图像中，其大小和比率不同，将用于在首次预测对象位置时参考。因此，首先，我们在图像上定义锚点中心 ?

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滑动窗口（从右到左，从上到下）我们根据滑动窗口从图像中剪切图像块。由于很多分类器只取固定大小的图像，因此这些图像块是经过变形转换的。...但是，这不影响分类准确率，因为分类器可以处理变形后的图像。 ? 将图像变形转换成固定大小的图像变形图像块被输入 CNN 分类器中，提取出 4096 个特征。...在选择性搜索（selective search，SS）中，我们首先将每个像素作为一组。然后，计算每一组的纹理，并将两个最接近的组结合起来。但是为了避免单个区域吞噬其他区域，我们首先对较小的组进行分组。...这些区域被转换为固定大小的图像，并分别馈送到卷积神经网络中。该网络架构后面会跟几个全连接层，以实现目标分类并提炼边界框。 ?...在下面的伪代码中，计算量巨大的特征提取过程从 For 循环中移出来了，因此速度得到显著提升。Fast R-CNN 的训练速度是 R-CNN 的 10 倍，推断速度是后者的 150 倍。

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测试时间检测测试时，我们在测试图像上运行选择性搜索，以提取约 2000 个区域建议（我们在所有实验中都使用了选择性搜索的 "快速模式"）。...受 DPM [17] 中采用的边界框回归法的启发，我们训练了一个线性回归模型，以预测一个新的检测窗口，并给出选择性搜索区域建议的池 5 特征。详情见附录 C。...ILSVRC 图像的尺寸从非常小到几百万像素不等，因此我们在运行选择性搜索之前将每幅图像调整为固定宽度（500 像素）。...选择性搜索的结果是，每幅图像平均有 2403 个区域提案，所有地面实况边界框的召回率为 91.6%（阈值为 0.5 IoU）。...由于注释并不详尽，因此没有从 train 中提取负面示例。没有使用额外的已验证负图像集。边界框回归器的训练是基于 Val 4.4.

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从图1中可以看出，目标检测主要是检测一张图片中有哪些目标，并且使用方框表示出来，方框中包含的信息有目标所属类别。...R-CNN的操作步骤 Selective search（选择性搜索）：首先对每一张输入图像使用选择性搜索来选取多个高质量的提议区域（region proposal），大约提取2000个左右的提议区域；...Fast R-CNN 的操作步骤 Selective Search（选择性搜索）：首先对每一张输入图像使用选择性搜索（selective search）算法来选取多个高质量的提议区域（region proposal...对Fast R-CNN 做了进一步改进，它将 Fast R-CNN 中的选择性搜索替换成区域提议网络（region proposal network）。...对每一个目标物体，不仅给出其边界框，并且对边界框内的各个像素是否属于该物体进行标记。

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Girshick等[29]的基于区域的目标检测网络（称为R-CNN），使用选择性搜索算法在感兴趣物体周围寻找边界框，但这种模型训练很慢；几个月后，R....使用目标检测模型而不是分类模型的好处是我们能够训练足够的正样本，无需将负样本（图像）合并到训练集中，这是因为负样本早就隐式的存在于图像中，图像中与边界框（目标的真实边界框）不相关的所有区域都是负样本。...R-CNN：Ross Girshick提出的R-CNN，使用选择性搜索算法为每张图片提取2000个区域建议（候选区域）。...选择性搜索算法使用局部线索（如纹理、颜色等）产生对象的所有可能位置，CNN充当每个候选区域的特征提取器，最后线性SVM分类器对候选区域中可能存在的目标进行分类。...2000个固定区域建议，而是通过两个主要操作提取一组区域建议：第一个操作是CNN模型特征提取，输出卷积特征图（全图特征）；第二个操作是使用感兴趣区域池化层（ROI）从第一个操作的输出中识别区域建议，并提取特征

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（注：每个小节展示的论文图片，均在节末给出了具体的链接）目标检测如何运作目标检测定位图像中物体的位置，并在该物体周围绘制边界框，这通常涉及两个过程，分类物体类型，然后在该对象周围绘制一个框。...模型中的物体检测系统有三个模块：第一个负责生成与类别无关的候选区域，这些候选区域定义了模型检测器可用的候选检测器集；第二个模块是一个大型卷积神经网络，负责从每个区域提取固定长度的特征向量；第三个模块由一类支持向量机组成...模型内部使用选择性搜索来生成区域类别，选择性搜索根据颜色、纹理、形状和大小对相似的区域进行分组。...在YOLO中，每个边界框都是通过整个图像的特征来预测的，每个边界框有5个预测，x，y，w，h和置信度，（x，y）表示相对于网格单元边界的边界框中心， w和h是整个图像的预测宽度和高度。...转换通常应用在训练中。 ? 在此模型中，增广策略被定义为在训练过程中随机选择的一组n个策略，在此模型中应用的一些操作包括颜色通道畸变，几何图像畸变，以及仅边界框注释中的像素畸变。

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目标检测（Object Detection）

候选区域产生 1）滑动窗口 2）选择性搜索 ① 什么是选择性搜索 ② 选择搜索流程 ③ 选择搜索优点 2. 数据表示 3. 效果评估 4. 非极大值抑制三、目标检测模型 1....2）选择性搜索 ① 什么是选择性搜索滑窗法类似穷举进行图像子区域搜索，但是一般情况下图像中大部分子区域是没有物体的。学者们自然而然想到只对图像中最有可能包含物体的区域进行搜索以此来提高计算效率。...选择搜索算法的主要思想：图像中物体可能存在的区域应该是有某些相似性或者连续性区域的。因此，选择搜索基于上面这一想法采用子区域合并的方法进行提取bounding boxes。...利用选择性搜索（Selective Search）算法提取所有proposals（大约2000幅images），调整（resize/warp）它们成固定大小，以满足 CNN输入要求（因为全连接层的限制）...( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。

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