How good are detection proposals, really?
J. Hosang, R. Benenson, B. Schiele
Oral at BMVC 2014
http://rodrigob.github.io/
https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-and-multimodal-computing/research/object-recognition-and-scene-understanding/how-good-are-detection-proposals-really/
分析比较了detection中各种region proposals生成的方法，从速度，效果，recall等方面详细比较了各个方法。实验做的够多够赞啊，辛苦了。其中，edge box值得关注的，速度快，比bing慢一点点，但是效果还是很不错的。从原理上来说，两者是类似的，可能正是由于没有用grap cut的思路，所以效果比较快吧，实验上来看，凡是基于graph cut的，速度都快不了啊。
edge box的链接：
http://vision.ucsd.edu/~pdollar/publications.html
http://research.microsoft.com/en-us/downloads/389109f6-b4e8-404c-84bf-239f7cbf4e3d/default.aspx
之前测试过selective searth random prime,昨天下载了edgebox，测试了一下。确实如文中所说的，edge box速度很快的，在生成2000个左右的boxes时，selective search和random prime其实都不算快，random prime需要3s，ss的时间其实比这个多点。但是，edge box只要0.3s. 确实速度不错，具体效果得测。不过，我觉得可以选择edgebox作为一个备选了。