研读《Selective Search for Object Recognition》论文
来源:互联网 发布:知乎红人 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 10:42
这段时间我主要完成了:
一、研读《Selective Search for Object Recognition》论文解析(重点学习):
1、在博客上找关于SelectiveSearch算法的基本原理并理解阅读。
2、查阅关于SelectiveSearch算法前提知识的学习。
3、利用OpenCV2.4.13+VS2015实现SelectiveSearch算法。
二、研读《Graph-Based Image Segmentation》论文解析(重点学习):
1、了解关于图像分割的基本知识。
2、利用数学建模学习基于图论的图像分割算法。
3、利用OpenCV2.4.13+VS2015实习segmentation算法。
三、学习SVM支持向量机(重点学习):
1、了解图像识别初步,模式识别简单概述。
2、了解模式识别相关概念。
3、学习支持向量机SVM分类思想和基础理论知识。
4、利用数学建模学习SVM算法思想,并简单理解SVM算法数学证明过程
5、理解并阅读OpenCV中SVM源码。
6、利用OpenCV2.4.13+VS2015简单实现SVM算法:其中包括线性可分情况、线性不可分情况、多个类别利用SVM分类。
通过阅读在网上博客阅读《SelectiveSearch for Object Recognition》论文解析,引发出一大串前序内容,比如基于图论的图像分割,SVM分类器等知识。这次我依旧按照代码实现为主,理论算法为辅的学习策略,首先理解算法主要思想和完成算法数学建模部分之后,直接利用C++实现算法。
一‘、SVM线性可分结果图
二、SVM线性不可分结果图
三、SVM有多个类的结果图
四、Selective Search算法结果图
五、Selective Search与
Efficient Graph-Based Image Segmentation
算法代码图程序代码部分
Efficient Graph-Based Image Segmentation
Selective Search for Object Recognition算法详解
支持向量机SVM测试程序
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