在RCNN中使用到的selective search
selectIve search 主要完成的任务有点像是在多目标的图中找到特定的目标的
首先
什么是一幅图中的目标，怎样来区分提取
所以，我们需要用多种策略结合，才有可能找到图片中的所有物体。
另外，图a说明了物体之间可能具有的层级关系，或者说一种嵌套的关系——勺子在锅里面，锅在桌子上。
Segmentation）以及使用一种层次算法（Hierarchical Algorithm）有效地解决了这个问题。
由于物体之间存在层级关系，所以Selective Search用到了Multiscale的思想。从上图看出，SelectSearch在不同尺度下能够找到不同的物体。
注意，这里说的不同尺度，不是指通过对原图片进行缩放，或者改变窗口大小的意思，而是，通过分割的方法将图片分成很多个region，并且用合并（grouping）的方法将region聚合成大的region，重复该过程直到整张图片变成一个最大的region。这个过程就能够生成multiscale的region了，而且，也符合了上面“物体之间可能具有层级关系”的假设。
Selective Search方法简介
- 使用Efficient
GraphBased Image Segmentation中的方法来得到region - 得到所有region之间两两的相似度
- 合并最像的两个region
- 重新计算新合并region与其他region的相似度
- 重复上述过程直到整张图片都聚合成一个大的region
- 使用一种随机的计分方式给每个region打分，按照分数进行ranking，取出top k的子集，就是selective search的结果
策略多样化（Diversification Strategies）
有两种多样化方法，一个是针对样本的颜色空间，另一个针对合并时候计算相似性的策略。
采用了8种颜色空间，包括RGB，灰度图，Lab，等等
采用了4种相似性：颜色相似性（对应Figure1a的情况），纹理相似性（对应Figure1b的情况），小物体先合并原则，物体之间的相容性（对应Figure1d的情况）
如何对region打分？
这里我不是太确定，但是按照作者描述以及个人理解，觉得确实就是随机地打分。
对于某种合并策略j，定义rji为位置在i的region，其中i代表它在合并时候的所位于的层数（i=1表示在整个图片为一个region的那一层，往下则递增），那么定义其分数为
，其中RND为[0,
1]之间的一个随机值。
大致流程如上图。用的是传统的“特征+SVM”方法：
- 特征用了HoG和BoW
- SVM用的是SVM with a histogram intersection kernel
- 训练时候：正样本：groundtruth，负样本，seletive search出来的region中overlap在20%-50%的。
- 迭代训练：一次训练结束后，选择分类时的false positive放入了负样本中，再次训练
大体的过程就是这样，下面介绍一下具体的区域合并，及相似度计算等
区域合并
基于区域的合并，区域包含的信息比像素丰富，更能够有效地代表物体的特征首先原始区域的获取方法，区域的合并方式是有层次的（hierarchical），类似于哈夫曼树的构造过程。
输入：彩色图片（三通道）
输出：物体位置的可能结果L
1. 使用 Efficient Graph-Based Image Segmentation的方法获取原始分割区域R={r1,r2,…,rn}
2. 初始化相似度集合S=?
3. 计算两两相邻区域之间的相似度（见第三部分），将其添加到相似度集合S中
4. 从相似度集合S中找出，相似度最大的两个区域 ri 和rj，将其合并成为一个区域 rt，从相似度集合中除去原先与ri和rj相邻 区域之间计算的相似度，计算rt与其相邻区域（原先与ri或rj相邻的区域）的相似度，将其结果添加的到相似度集合S中。同 时将新区域 rt 添加到 区域集合R中。
5. 获取每个区域的Bounding Boxes，这个结果就是物体位置的可能结果L
多样化策略
论文作者给出了两个方面的多样化策略：颜色空间多样化，相似多样化。
颜色空间多样化
作者采用了8中不同的颜色方式，主要是为了考虑场景以及光照条件等。这个策略主要应用于图像分割算法中原始区域的生成。主要使用的颜色空间有：（1）RGB，（2）灰度I，（3）Lab，（4）rgI（归一化的rg通道加上灰度），（5）HSV，（6）rgb（归一化的RGB），（7）C（），（8）H（HSV的H通道）
相似度计算多样化
在区域合并的时候有说道计算区域之间的相似度，论文章介绍了四种相似度的计算方法。
1. 颜色（color）相似度
使用L1-norm归一化获取图像每个颜色通道的25 bins的直方图，这样每个区域都可以得到一个75维的向量
，区域之间颜色相似度通过下面的公式计算：
在区域合并过程中使用需要对新的区域进行计算其直方图，计算方法：
2. 纹理（texture）相似度
这里的纹理采用SIFT-Like特征。具体做法是对每个颜色通道的8个不同方向计算方差σ=1的高斯微分（Gaussian Derivative），每个通道每个颜色获取10 bins的直方图（L1-norm归一化），这样就可以获取到一个240维的向量
，区域之间纹理相似度计算方式和颜色相似度计算方式类似，合并之后新区域的纹理特征计算方式和颜色特征计算相同：
3. 大小（size）相似度
这里的大小是指区域中包含像素点的个数。使用大小的相似度计算，主要是为了尽量让小的区域先合并：
4. 吻合（fit）相似度
这里主要是为了衡量两个区域是否更加“吻合”，其指标是合并后的区域的BoundingBox（能够框住区域的最小矩形（没有旋转））越小，其吻合度越高。其计算方式：
最后将上述相似度计算方式组合到一起，可以写成如下，其中
：
通过前面的区域合并，可以得到一些列物体的位置假设L。接下来的任务就是如何从中找出物体的真正位置并确定物体的类别。 常用的物体识别特征有HOG（Histograms oforiented gradients）和 bag-of-words 两种特征。在穷举搜索（Exhaustive Search）方法中，寻找合适的位置假设需要花费大量的时间，能选择用于物体识别的特征不能太复杂，只能使用一些耗时少的特征。由于选择搜索（Selective Search）在得到物体的位置假设这一步效率较高，其可以采用诸如SIFT等运算量大，表示能力强的特征。在分类过程中，系统采用的是SVM。
特征生成
系统在实现过程中，使用color-SIFT特征以及spatial pyramid divsion方法。在一个尺度下σ=1.2下抽样提取特征。使用SIFT、Extended OpponentSIFT、RGB-SIFT特征，在四层金字塔模型 1×1、2×2、3×3、4×4，提取特征，可以得到一个维的特征向量。（注：对SIFT特征以及金字塔模型还不是很了解，讲得不是很清楚）
训练过程
训练方法采用SVM。首先选择包含真实结果（ground truth）的物体窗口作为正样本（positive examples），选择与正样本窗口重叠20%~50%的窗口作为负样本（negative examples）。在选择样本的过程中剔除彼此重叠70%的负样本，这样可以提供一个较好的初始化结果。在重复迭代过程中加入hard
negative examples（得分很高的负样本），由于训练模型初始化结果较好，模型只需要迭代两次就可以了。（样本的筛选很重要！！）
性能评价
很自然地，通过算法计算得到的包含物体的Bounding Boxes与真实情况（ground truth）的窗口重叠越多，那么算法性能就越好。这是使用的指标是平均最高重叠率ABO（Average Best Overlap）。对于每个固定的类别 c，每个真实情况（ground truth）表示为 
，令计算得到的位置假设L中的每个值l，那么
ABO的公式表达为：
上面结果给出的是一个类别的ABO，对于所有类别下的性能评价，很自然就是使用所有类别的ABO的平均值MABO（Mean Average Best Overlap）来评价。