How good are detection proposals, really?
How good are detection proposals, really?
J. Hosang, R. Benenson, B. Schiele
Oral at BMVC 2014
http://rodrigob.github.io/
https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-and-multimodal-computing/research/object-recognition-and-scene-understanding/how-good-are-detection-proposals-really/
分析比较了detection中各种region proposals生成的方法,从速度,效果,recall等方面详细比较了各个方法。实验做的够多够赞啊,辛苦了。其中,edge box值得关注的,速度快,比bing慢一点点,但是效果还是很不错的。从原理上来说,两者是类似的,可能正是由于没有用grap cut的思路,所以效果比较快吧,实验上来看,凡是基于graph cut的,速度都快不了啊。
edge box的链接:
http://vision.ucsd.edu/~pdollar/publications.html
http://research.microsoft.com/en-us/downloads/389109f6-b4e8-404c-84bf-239f7cbf4e3d/default.aspx
之前测试过selective searth random prime,昨天下载了edgebox,测试了一下。确实如文中所说的,edge box速度很快的,在生成2000个左右的boxes时,selective search和random prime其实都不算快,random prime需要3s,ss的时间其实比这个多点。但是,edge box只要0.3s. 确实速度不错,具体效果得测。不过,我觉得可以选择edgebox作为一个备选了。
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