selective search算法流程如下:

step1:使用“Felzenswalb and Huttenlocher”算法获取原始分割区域R={r1,r2,…,rn}
step2:初始化相似度集合S={}
step3:计算两两相邻区域之间的相似度,将其添加到相似度集合S中。
while S ≠ {}
        step4:从相似度集合S中找出,相似度最大的两个区域ri和rj,将其合并成为一个区域rt,并将其添加到R中。
        step5:从相似度集合S中除去原先与ri和rj相邻区域之间计算的相似度。
        step6:重新计算rt与其相邻区域(原先与ri或rj相邻的区域)的相似度,将其结果添加到相似度集合S中。
-区域相似度主要是考虑颜色、纹理、尺寸和交叠四个方面。

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