object-proposals, 包含包装器的存储库,以便轻松获取各种对象建议

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Repository containing wrapper to obtain various object proposals easily
  • 源代码名称:object-proposals
  • 源代码网址:http://www.github.com/Cloud-CV/object-proposals
  • object-proposals源代码文档
  • object-proposals源代码下载
  • Git URL:
    git://www.github.com/Cloud-CV/object-proposals.git
    Git Clone代码到本地:
    git clone http://www.github.com/Cloud-CV/object-proposals
    Subversion代码到本地:
    $ svn co --depth empty http://www.github.com/Cloud-CV/object-proposals
    Checked out revision 1.
    $ cd repo
    $ svn up trunk
    
    对象建议

    这是一个库/api,可以使用大量现有的对象建议方法来生成边界框/区域建议。 如果你使用我们的图书馆,请参考我们的论文:

    
    @misc{1505.05836,
    
    
     Author = {Neelima Chavali and Harsh Agrawal and Aroma Mahendru and Dhruv Batra},
    
    
     Title = {Object-Proposal Evaluation Protocol is 'Gameable'},
    
    
     Year = {2015},
    
    
     Eprint = {arXiv:1505.05836},
    
    
    }
    
    
    
    
    • 它完全受Linux支持,并且在Mac操作系统上部分支持。
    • Mac操作系统不支持严格的Prim。
    • strict要求安装 boost插件,tbb 库。
    • 大地测量对象建议需要c++11编译器( C++ 4.7或者更高版本) 和 Eigen ( 3.2或者更高)。

    编译

    • 运行 compile.m

    生成建议

    config.json.example 复制到 config.json 并设置 imageLocationoutputLocation

    初始化路径变量。

     
    initialize;
    
    
    
     
    • 使用以下命令之一生成建议。
    
    proposals = runObjectProposals('<proposalname>', 'pathtoimage.jpg');
    
    
    
    OR 
    
    
    
    im = imread('pathtoimage.jpg');
    
    
    proposals = runObjectProposals('<proposal name>', im);
    
    
    
    
    • 对于长时间运行的作业,请使用以下命令。
    
    runObjectProposals('<proposalname>');
    
    
    
    

    这将为 imageLocation 中的所有图像生成建议并保存 outputLocation 中的建议。

    <proposalname> 是要运行的对象建议。 可能的对象建议名称列表:

    • edgeBoxes [1 ]
    • endres [2 ]
    • mcg [3 ]
    • objectness [4 ]
    • rahtu [5 ]
    • randomPrim [6 ]
    • rantalankila [7 ]
    • selective_search [8 ]
    • rigor [9 ]
    • gop [10 ]
    • lpo [11 ]

    注释

    strict要求 boosttbb库。 请按照下面给出的说明来设置这些库。

    评估建议

    需要为数据集生成一个地真值文件。 我们已经为 PASCAL 2007测试集提供了文件。 下面的代码假定你已经为数据集中的所有图像生成了为 config.json 文件中的每个建议计算的建议。

    回忆曲线下回忆曲线&区域的

    • 加载地面真实。
    
    testset=load('evaluation-metrics/data/pascal_gt_data.mat');
    
    
    
    
    • 生成最佳的召回候选人。
    
    compute_best_recall_candidates(testset,configjson,'<proposalame>'); 
    
    
    
    

    'proposalname'是可选参数。 如果未提供,该函数将适用于上面列出的所有对象建议。

    • plot 召回/auc曲线。
    
    evaluateMetricForProposal('RECALL','<proposalname>');
    
    
    evaluateMetricForProposal('AUC','<proposalname');
    
    
    
    OR
    
    
    
    evaluateMetricForProposal('RECALL'); 
    
    
    evaluateMetricForProposal('AUC');
    
    
    
    

    基于泊松曲线的实时

    • 加载地面真实。
    
    testset=load('evaluation-metrics/data/pascal_gt_data.mat');
    
    
    
    
    • 生成最佳的召回候选人。
    
    compute_abo_candidates(testset,configjson);
    
    
    
    
    • plot 曲线。
    
    evaluateMetricForProposal('ABO', '<proposalname');
    
    
    
    OR
    
    
    
    evaluateMetricForProposal('ABO');
    
    
    
    

    可能存在问题

    Linux

    • 在运行 runObjectProposals('mcg') 时,可能会出现如下错误
      Invalid MEX-file 'path/to/ucm_mean_pb.mexa64':/matlab/path/to/libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.15' not found. 这个问题是解释这里的 可能的解决方法是使用 "LD_PRELOAD=/path/to/libstdc++.so.6 matlab"/path/to/libstdc++.so.6 替换为libstdc++的系统安装位置,通常为 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6

    许可证

    每个对象建议的原始许可证已经在各自的文件夹中保留。 请在使用特定的对象方案之前参考个别许可。

    引用

    这个包包含了以下论文中所提出算法的各种对象建议实现。 如果你使用的是本文介绍的对象建议,我们要求你引用适当的文件:

    [1] EdgeBoxes:

    
    @inproceedings{ZitnickECCV14,
    
    
     Author = {C. Lawrence Zitnick and Piotr Dollar},
    
    
     Title = {Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges},
    
    
     Booktitle = {ECCV},
    
    
     Year = {2014},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:edgeBoxes/releaseV3/license.txt ( MICROSOFT研究许可条款)

    [2] Endres - 类别独立对象建议:

    
    @article{EndresPAMI14,
    
    
     Author = {Ian Endres and Derek Hoiem},
    
    
     Title = {Category-Independent Object Proposals with Diverse Ranking},
    
    
     Journal ={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
    
    
     volume = {36},
    
    
     number = {2},
    
    
     issn = {0162-8828},
    
    
     year = {2014},
    
    
     pages = {222-234},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:endres/proposals/README ( GNU通用 public 许可证)

    [3] MCG - 多尺度组合组合:

    
    @inproceedings{Arbelaez_CVPR14,
    
    
     Author = {Arbel'{a}ez, P. and Pont-Tuset, J. and Barron, J. and Marques,F. and Malik, J.},
    
    
     Title = {Multiscale Combinatorial Grouping},
    
    
     Booktitle = {CVPR},
    
    
     year = {2014}
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:mcg/MCG-Full/license.txt ( BSD )

    [4] Objectness:

    
    @article{AlexePAMI12,
    
    
     Author = {Alexe, Bogdan and Deselaers, Thomas and Ferrari, Vittorio},
    
    
     Title = {Measuring the objectness of image windows },
    
    
     Journal ={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
    
    
     year = {2012},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证: objectness-release- v2.2/LICENSE.txt ( 使用,复制,修改,合并和分发)

    [5] Rahtu:

    
    @inproceedings{RahtuICCV11,
    
    
     author = {Esa Rahtu and Juho Kannala and Matthew B. Blaschko},
    
    
     title = {Learning a category independent object detection cascade},
    
    
     booktitle = {ICCV},
    
    
     year = {2011},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:rahtu/rahtuObjectness/Licence.txt ( MIT许可证)

    [6] 随机 Prims:

    
    @inproceedings{ManenICCV13,
    
    
     author = {Manen, Santiago and Guillaumin, Matthieu and Gool, Luc Van},
    
    
     title = {Prime Object Proposals with Randomized Prim's Algorithm},
    
    
     booktitle = {ICCV},
    
    
     year = {2013},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:randomizedPrims/rp-master/LICENSE.txt ( 使用,复制,修改,合并和分发)

    [7] Rantalankila:

    
    @inproceedings{RantalankilaCVPR14,
    
    
     author = {Rantalankila, Pekka and Kannala, Juho and Rahtu, Esa},
    
    
     title = {Generating Object Segmentation Proposals using Global and Local Search},
    
    
     booktitle = {CVPR},
    
    
     year = {2014}
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证: rantalankilasegments/readme。txt ( GNU通用许可证)

    [8] 选择性搜索:

    
    @article{UijlingsIJCV13,
    
    
     author = {J.R.R. Uijlings and K.E.A. van de Sande and T. Gevers and A.W.M. Smeulders},
    
    
     title = {Selective Search for Object Recognition},
    
    
     journal = {International Journal of Computer Vision},
    
    
     year = {2013},
    
    
     url = {http://www.huppelen.nl/publications/selectiveSearchDraft.pdf}
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证: selective_search/License。txt ( 阿姆斯特丹版权所有大学)

    [9] 严格:

    
    @inproceedings{HumayunCVPR14,
    
    
     author = {Ahmad Humayun and Fuxin Li and James M. Rehg},
    
    
     title = {RIGOR- Recycling Inference in Graph Cuts for generating Object Regions},
    
    
     booktitle = {CVPR},
    
    
     year = {2014}
    
    
     }
    
    
    
    

    许可证:rigor/rigor_src/LICENSE ( GNU通用 public 许可证)

    [10] 大地测量对象建议:

    
    @inproceedings{DBLP:conf/eccv/KrahenbuhlK14,
    
    
     author = {Philipp Kr{"{a}}henb{"{u}}hl and
    
    
     Vladlen Koltun},
    
    
     title = {Geodesic Object Proposals},
    
    
     booktitle = {Computer Vision - {ECCV} 2014 - 13th European Conference, Zurich,
    
    
     Switzerland, September 6-12, 2014, Proceedings, Part {V}},
    
    
     pages = {725--739},
    
    
     year = {2014}
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:BSD

    [11] 学习提出对象:

    
    @inproceedings{kk-lpo-15,
    
    
     author = {Philipp Kr{"{a}}henb{"{u}}hl and
    
    
     Vladlen Koltun},
    
    
     title = {Learning to Propose Objects},
    
    
     booktitle = {CVPR},
    
    
     year = {2015},
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:BSD

    [12] 评估指标:

    
    @inproceedings{HosangBMVC14,
    
    
     author = {J. Hosang and R. Benenson and B. Schiele},
    
    
     title = {How good are detection proposals, really?},
    
    
     booktitle = {BMVC},
    
    
     year = {2014}
    
    
    }
    
    
    
    

    许可证:评估指标/许可证 ( GNU通用 public 许可证)


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