本文介绍了目标定位算法的几种实现方式，包括穷举搜索、分割、滑动窗口及基于部分的目标定位等。文中还详细解释了一个算法流程：首先对图像进行过分割处理，随后通过层级方式不断生成边界框。此外，文章还探讨了两个区域相似性的计算方法及其包含的颜色、纹理、大小和填充等要素。
object localisation的几种方式，Exhaustive search, segmentation.
Sliding window, part-based object localisation.
论文中的算法先对image在不同的表达下做over segmentation, 然后不断 hierarchical，在这个过程中不停产生box.算法描述非常明确。
关于两个region的similarity的计算比较复杂，为了效率必须保证合并时可以很容易生成新region的描述。similarity包括了color，texture，size，fill
initial solution的参数含义
sigma: Used to smooth the input image before segmenting it.
k: Value for the threshold function.
min: Minimum component size enforced by post-processing.
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