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一、Selective Search
Selective Search是一种用于目标检测的区域提取方法，旨在生成可能包含目标的候选区域。其主要思想是利用图像中的颜色、纹理、大小、形状等信息，将图像分割成不同的区域，然后逐步合并这些区域以生成候选区域。这些候选区域随后可以用于目标检测器在图像中进行目标检测。
Selective Search的主要思想包括以下几个步骤：
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图像分割： 首先，将图像分割成不同的区域。这些区域可以基于颜色、纹理、亮度等特征进行分割。分割可以使用常见的分割算法，如均值迭代、超像素分割等。
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相似区域合并： 接下来，将具有相似特征的相邻区域合并成更大的区域。这样可以形成具有不同纹理和形状的区域，从而捕捉图像中可能存在的目标。
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生成候选区域： 在不同尺度下，通过多次合并和分割，可以生成一系列不同大小和形状的候选区域。这些区域是潜在的目