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selective search 관련 이론적인 질문입니다!
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모듈 selectiveserarch가 궁금해서 확인해 봤는데요,,
selectivesearch.selective_search(img_rgb, scale=100, min_size=2000)
실행시키면 selctive_serch 함수에서 _generate_segments를 호출하고, 마지막으로 skimage.segmentation.felzenszwalb를 호출하더라구요.
그럼 felzenswalb는 뭘 하는건지 질문해도 되나요?
답변 5
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안녕하십니까,
selective search 소스코드까지 열어보실 정도라니 열의가 대단하시군요.
먼저 저도 selective search의 소스코드를 열어보지 못했습니다만, felzenswalb 알고리즘은 해당 알고리즘 개발자인 PedroF. Felzenszwalb의 이름을 딴 것으로 보이면 graph 기반 segmentation 기법을 구현한 것입니다. selective search가 pixel 기반 segmentation으로 region을 proposal 하기 때문에 해당 기법을 이용한 것으로 보입니다.
아래는 해당 기법의 논문 저자인 PedroF. Felzenszwalb의 논문 URL 입니다.
http://people.cs.uchicago.edu/~pff/papers/seg-ijcv.pdf
해당 알고리즘에 대한 상세한 이해는 저도 논문을 읽어봐야 할 것 같습니다.
감사합니다.
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아, 그런 내용이었군요.
질문을 받고 보니 저도 처음에 selectivesearch 구동시 size에 대해서 동일한 의문을 가졌던것 같습니다. 그때도 여러가지로 알아봤는데, size가 너비*높이와 왜 다른지 이유를 찾지 못했습니다.
지금 소스코드를 봐도 정확한 의미를 모르겠습니다. size 값이 component size라고 하는데 왜 region과 size가 다른지 모르겠습니다.
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우선 답변 감사합니다.
저의 질문의 요지는, candidates들의 rectangle size와 bounding box size가 같을 필요가 없는부분인지가 궁금합니다.
위에 예시로 드린 부분이, 너비가 107이고, 높이가 167인 사각형은 rectangle size인데, 그것이 'size'라고 표시된 값들과 일치하지가 않습니다. 107*167 = 17869 인데, 실제 'size'는 11166로 표기되어 두부분이 일치하지 않습니다.
개념적으로 rect 좌표값에서 너비 높이를 곱한 값이 bounding box의 size와 일치하지 않는 이유가 궁금합니다.
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안녕하십니까,
Regions 의 좌표값 4개의 인자 중에 첫 2개의 인자는 좌상단 x, y 좌표를 의미하며, 나머지 두개는 너비와 높이를 의미 합니다. (0, 0, 107, 167)인 Regions는 좌상단 (0,0)에서 너비가 107, 높이가 167 인 사각형을 의미 합니다.
감사합니다.
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안녕하세요. Regions 값을 출력했을때 react 의 bounding box의 좌표들을 곱해보면 size값과 일치하지 않는데 어떤 이유가 있는것인가요?
예를들면 labels 0의 경우 : (0, 0, 107, 167) 이나, 107*167 = 17869로서 size로 표시된 11166과 일치하지 않습니다. 다른 labels들도 대부분 맞지 않은듯 한데요.. 제가 무엇을 착각한건지 모르겠습니다..
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