machine-learning - 无监督感兴趣区域与词袋模型的异同

Question

正如标题所暗示的那样，无监督学习感兴趣区域和计算机视觉词袋模型之间的异同是什么。

参考-

对于无监督的投资回报率： http ://www.cs.cmu.edu/~gunhee/publish/nips09_gunhee.pdf

对于词袋模型： http: //people.csail.mit.edu/fergus/iccv2005/bagwords.html

谢谢。

Answer 1

在我看来，这两个属于不同的领域，bow 用于图像/视频分类，另一个属于对象检测。

在弓模型中，区域检测是必要的，但是，从您提供的链接中，区域是基于采样的边缘点生成的，然后我们使用所有区域的描述符作为图像的表示。

然而，在“无监督 ROI”中，目标是提取最具代表性的区域（通常是显着对象）