《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》读后感~

《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》是ECCV2014的一篇关于目标检测的一篇文章，作者是来自于微软研究院的Piotr等人，属于大中牛范畴。本文并没有涉及到“机器学习”，其采用的是纯图像的方法，这点让我大感意外，因为很多提取proposals的文献，例如BING等，都是基于学习理论的方法。此外，本文的许多内容，甚至数学公式，都是基于作者的直觉直接建立，可以说，牛的一腿。。。。。

一篇学术paper，一般由研究目标，研究方法和实验结论组成，以下部分分别从这几方面进行介绍。

本文的研究目的：为了加速现有目标检测算法，提出了一种能够以较高精度确定proposal的新方法。其中，proposal还没有一个确定的中文翻译，一般被称作“目标大概可能的位置”。这个概念非常重要，我们大家想想，当我们看到一幅图像的时候，我们绝对不会像传统检测算法那样，从图像左上角开始扫描图像，而是一眼“纵观全局”，直接发现目标“大概的位置”，然后进一步细看，proposal正是由人类这一特质启发，而提出的。显而易见，这样的方式，速度会很快，但是，如果proposal提取的不准，那么就悲催了。

本文的研究方法：利用边缘信息（Edge），确定框框内的轮廓个数和与框框边缘重叠的轮廓个数（这点很重要，如果我能够清楚的知道一个框框内完全包含的轮廓个数，那么目标有很大可能性，就在这个框中。这也是作者的一大直觉，牛吧？），并基于此对框框进行评分，进一步根据得分的高低顺序确定proposal信息（由大小，长宽比，位置构成）。而后续工作就是在proposal内部运行相关检测算法。

下面试着详细介绍本文算法流程。

                                                                                              图 1. 算法思想图示

图1来自于文献，箭头是我自己加的，我觉得这幅图像，可以很好的说明该文的算法思想。

首先，第一行是原图，第二行是基于文献《Structured Forests for Fast Edge Detection》所提出的结构化边缘检测算法，得到的边缘图像，这时的边缘图像显得很紧密，需要用NMS进一步处理得到一个相对稀疏的边缘图像。

其次，第三行中，本来灰色的边缘变成了五颜六色的边缘，其实这些五颜六色的边缘是基于某种策略，将边缘点集合起来得到的N多个小段，论文中，叫做edge group。所采用的的策略是：将近乎在一条直线上的边缘点，集中起来形成一个edge group，具体的做法是，不停地寻找8连通的边缘点，直到两两边缘点之间的方向角度差值的和大于pi/2，这样便得到了N多个edge group。

再其次，得到N个edge group之后，还要进一步计算两两edge group之间的相似度，相似度的公式很简单，如下：

这样变使得，如果两个edge group越在一条直线上，上述公式计算得到的相似度就越高，反之亦然。作者之所以引入edge group概念，是为了确定轮廓个数做准备，因为一个轮廓中的所有edge group当然是最相似的，这点可以在纸上画画，十分明显。

最后，让我们看看作者是怎么根据edge group来确定轮廓的。作者的做法在我看起来很奇葩，他给每一个edge group一个权值，换句话说，打个分数，然后把权值均为1的edge group归为框框内轮廓上的一部分，把权值为0的edge group归为框框外或者与框框边界重叠的轮廓的一部分。采用了一个数学公式达到了上述目的，如下：

其中，T是指从框框的边缘开始到达si的edge group序列集合，当然，会有很多个T，看到没，它的目标就是从这么多的路径T中，寻找相似度最高的路径，这就是传说中的轮廓。值得注意的是，在某路径T上，一旦出现相似度为0（这很容易出现）的情况，这条路径T就废弃了，所以想找到那个合适的T，真的很快。。。。

最最后，作者给出了框框的评分（具体公式没什么好解释的，就不给出了）。然后就得到了倒数第二行的效果，效果还是很不错的。

综上，给出自己画的算法流程图，如下所示：

本文的实验效果：作者和几个当前流行的proposal提取算法进行了比较，得到了比较不错的效果，主要是基于经典的PASCAL VOC数据集，但是不得不说，他把BING弄得太差了。另外，这个算法存在一个较大的缺陷。

本文算法的不足：一句话，通过demo测试，发现，其评分较高的proposals均为近乎整幅图像，比如说，图像中有8个人，那么该算法评分最高的proposal肯定是同时包含了这8个人的，这一点不足，使得这个算法的含金量大大缩水，因为，在实际应用中，我想要的效果往往是，最高评分的几个proposal最好是单独的人，而不是8个人一起。

至于原因，不难理解，上面已经说过了，本文不是基于“学习”的算法，没有训练过程，不可能像BING那样，训练了单独人体，那么最高评分的proposal肯定就是单独的人体，训练了汽车，那么最高评分的proposal肯定就是单独的汽车等等。。。。

关于读后感：其实这篇文章，我有很多细节还没有说出来，一方面时间不够，另一方面，自己的文采不行，说多了就会显得啰嗦。所以，还请各位读者不吝批评赐教，大家一起学习，共同进步！！！！

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