智能滑动滑动窗口？

Question

在滑动窗口的物体检测器中，能不能更“聪明”地进行物体检测呢？比如说，如果一个人正在找车，他们不会去天上找车。但是，使用滑动窗口的物体检测器会把窗口滑过整个图像（包括天空），然后在每个窗口上运行物体分类器，这样就浪费了很多时间。有没有什么技术可以确保它只在合理的地方进行检测呢？

编辑

我明白我们至少要看一遍所有的地方，但我不想在每个窗口上都运行一个复杂的分类器。也许可以先用一个简单的分类器进行预分类？

Answer 1

你有没有考虑过使用显著性检测算法？显著性检测算法可以告诉你在一张图片中，人类最可能关注的地方在哪里。举个例子，在一片开阔的田野中，天空的显著性就比较低，而人则显著性很高。

你可以先把图片放进显著性检测算法里，然后再进行阈值处理，找出需要搜索的区域，而不是整张图片。

一个很好的算法是Stas Goferman提出的：上下文感知显著性检测 - http://webee.technion.ac.il/~ayellet/Ps/10-Saliency.pdf。

这里还有一些代码可以帮助你入门：https://sites.google.com/a/jyunfan.co.cc/site/opensource-1/contextsaliency

不过不幸的是，这些代码是用MATLAB写的，而你想用Python。不过，numpy / scipy和MATLAB之间有很多相似之处，希望这能帮助你如果你想把代码转写成Python。

快去看看吧！