Selective Search는 2012년에 처음 등장한 알고리즘으로 (논문링크), object가 존재할 만한 위치를 찾아준다.
Selective Search는 기존의 pyramid & sliding window 방식이 갖고 있는 처리 속도의 문제점을 대폭 개선시켰다.
저자에 따르면, 이 방법은 exhaustive search 와 segmentation의 장점을 결합시켰다고 한다.
- exhaustive search --> 완전 탐색은 문제가 주어졌을 때 가능한 모든 경우를 비교하여 끝날 때까지 답을 계속 찾아나가는 방식이다. 여기서는 객체가 존재하는 모든 가능한 locations 을 파악하고 비교해 나간다.
- segmentation --> 다른 객체일 것으로 판별되는 pixel들을 cluster하여 이미지의 객체를 분류시키는 방식
이에 더해, selective search 알고리즘은 이미지에 각기 다른 사이즈의 다양한 방향으로 회전된 객체가 존재한다는 것을 전제로 모든 크기를 고려한다. 초기에는 graph-based greedy algorithm을 이용하여 유사하다고 판단되는 영역을 찾는다. 그 후, 이 영역들을 색깔, 질감, 사이즈, 모양 등을 고려하여 similarity score를 매기고 유사한 영역끼리 grouping 시켜준다.
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