machine-learning - 教師なし関心領域とバッグ オブ ワード モデルの相違点と類似点

Question

タイトルが示すように、関心領域の教師なし学習とコンピューター ビジョンのバッグ オブ ワード モデルの類似点と相違点は何ですか。

参照-

教師なし ROI の場合: http://www.cs.cmu.edu/~gunhee/publish/nips09_gunhee.pdf

言葉モデルのバッグ: http://people.csail.mit.edu/fergus/iccv2005/bagwords.html

ありがとう。

Answer 1

私の意見では、これら 2 つは異なる分野に属しており、画像/ビデオ分類の弓と物体検出に属しています。

弓モデルでは、領域検出が必要ですが、提供されたリンクから、サンプリングされたエッジポイントに基づいて領域が生成され、すべての領域の記述子を画像の表現として使用します。

ただし、「教師なし ROI」では、目標は最も代表的な領域 (多くの場合、顕著なオブジェクト) を抽出することです。