目标检测 —— Selective Search 算法

GitHub
简书
CSDN

论文题目: Selective Search for Object Recognition

1. 前言

由于目标检测和图像分类的不同，一张图可能存在多个目标，因此为了定位和识别出图片中的目标，一个简单的做法是通过 滑动窗口 的方法来将图像分割成许多的子区域，然后进行识别和坐标修正。但是这种方法有一个缺点就是： 他是在图像上通过穷举的方法找出所有的子区域，这样就会导致生成的小区域数量居多。而 Selective Search 是另一种基于区域的方法，该方法能大大减少子区域的数量。并且在 R-CNN 和 Fast R-CNN 中均利用该算法来生成 Region Proposals。

2. Selective Search

该算法有三个优势：

1. 捕捉不同尺度(Capture All Scales)
2. 多样化(Diversification)
3. 计算速度快(Fast to Compute)

该方法主要包括两个内容：

1. Hierarchical Grouping Algorithm
2. Diversification Strategies

选择性算法使用的是按层次合并算法（Hierarchical Grouping），基本思路如下：首先使用论文“Efficient Graph-Based Image Segmentation”中的方法生成一些起始的小区域，之后使用贪心算法将区域归并到一起：先计算所有临近区域间的相似度（通过颜色，纹理，吻合度，大小等相似度），将最相似的两个区域归并，然后重新计算临近区域间的相似度，归并相似区域直至整幅图像成为一个区域

2.1 Hierarchical Grouping Algorithm(层次合并算法)

使用 Efficient Graph-Based Image Segmentation的方法获取原始分割区域R={r1,r2,…,rn}；
初始化相似度集合S=∅；
计算两两相邻区域之间的相似度，将其添加到相似度集合S中；

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S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，将其结果添加到相似度集合S中，
同时将新区域rt添加到区域集合R中；

在集合R中所有区域获取每个区域的Bounding Boxes，这个结果就是物体位置的可能结果L。

2.2 Diversification Strategies（多样性策略）

作者在这里主要考虑了三种不同的多样性策略：

1. 颜色空间多样性
2. 相似度多样性
3. 初始化区域多样性

2.2.1 颜色空间多样性

考虑场景以及光照条件等，作者采用了8种不同的颜色空间，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）。具体如下：

2.2.2 相似度多样性

1. 颜色度量

$C_i=\{c_i^1,\cdots c_i^n\}$ 表示第 i 个区域的在三个通道上的研制直方图，每个颜色通道有 25 个 bins 的直方图，这样三个通道共有 n=75 个 bins, 即 $C_i$ 为一个 75 维的向量，切该直方图使用 L1-norm标准化了，且用如下公式计算颜色相似度：

$$s_{color}(r_i,r_j)=\sum _{k=1}^n\min (r_i^k,r_j^k)\text{\hspace{1em}(1)}$$

合并后的颜色直方图计算如下：

$$C_t=\frac{size(r_i)\ast C_i+size(r_j)\ast C_j}{size(r_i)+size(r_j)}\text{\hspace{1em}(2)}$$

2. 纹理相似度

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 $T_i=\{t_i^1,t_i^2,\cdots t_i^n\}$，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

$$s_{texture}(r_i,r_j)=\sum _{k=1}^{n}min(t_i^k,t_j^k)\text{\hspace{1em}(3)}$$

3. 大小相似度

大小是指区域中包含像素点的个数，使用如下公式计算ri和rj区域大小占的比例共同决定大小相似度，计算方式是总体减去两个像素和占全图像像素比例，这样可以让小区域优先级高，尽量让小的区域先合并，避免对大区域关注度过高，或者说是避免某个大区域对周围小区域进行吞并。
$$s_{size}(r_i,r_j)=1-\frac{size(r_i)+size(r_j)}{size(im)}\text{\hspace{1em}(4)}$$

4. 形状相似度

形状相似度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Bounding Box（能够框住区域的最小矩形（没有旋转））和原始两图像大小和的差越小，其吻合度越高，计算公式如下

$$fill(r_i,r_j)=1-\frac{size(B{B}_{ij}-size(r_i)-size(r_j))}{size(im)}\text{\hspace{1em}(5)}$$

5. 总的相似度计算

$$s(r_i,r_j)=a_1{s}_{color}(r_i,r_j)+a_2{s}_{texture}(r_i,r_j)+a3s_{size}(r_i,r_j)+a_{4}fill(r_i,r_j)\text{\hspace{1em}(6)}$$

2.2.3 初始化区域多样性

基于图的图像分割得到初始区域，而这个初始区域对于最终的影响是很大的，因此通过多种参数初始化图像分割，也算是扩充了多样性

2.3 区域打分

通过上述的步骤我们能够得到很多很多的区域，但是显然不是每个区域作为目标的可能性都是相同的，因此我们需要衡量这个可能性，这样就可以根据我们的需要筛选区域建议个数啦。

这篇文章做法是，给予最先合并的图片块较大的权重，比如最后一块完整图像权重为1，倒数第二次合并的区域权重为2以此类推。但是当我们策略很多，多样性很多的时候呢，这个权重就会有太多的重合了，排序不好搞啊。文章做法是给每个权重乘以一个 $[0,1]$ 的随机数，然后对于相同的区域多次出现的也叠加下权重，毕竟多个方法都说你是目标，也是有理由的嘛。这样我就得到了所有区域的目标分数，也就可以根据自己的需要选择需要多少个区域了。