學習筆記：Salient Object Detection via Multiple Instance Learning （三）

作者接着提出了從上面簡單的模型到複雜模型的學習。 作者首先通過FNCut算法進行選出顯著性區域，每個區域作爲一個包，在這個區域中的每個超像素作爲示例。 前面的模型作者用三個尺度來描述沒個示例，在該處將區域劃分爲三個級別，並將它們作爲候選包組合在一起。 然後應用Otsu生成的多級自適應閾值來標記每個超像素。前z級別的爲正示例，後面則爲負示例。 然後根據候選包是否包含正實例。可以的到正負包Bk(+),

>>阅读原文<<