Machine learning 无监督感兴趣区域与词袋模型的异同

正如标题所示，感兴趣区域的无监督学习和计算机视觉的单词袋模型之间有什么相似之处和不同之处

参考文献-

对于无监督的ROI：

对于文字袋模型：

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谢谢。

在我看来，这两个属于不同的领域，一个属于图像/视频分类，另一个属于目标检测

在bow模型中，区域检测是必要的，但是，从您提供的链接中，区域是基于采样的边缘点生成的，然后我们使用所有区域的描述符作为图像的表示

然而，在“无监督ROI”中，目标是提取最具代表性的区域（通常是突出的对象）