Selective Search的Python实现

     Selective Search来自于2012年IJCV的文章。其思想是先使用图像分割的方法得到一些初始分割区域(类似于是在图像上生成很多的超像素)，然后利用层次分组的策略(类似于层次聚类)将这些初始区域进行合并，得到的这些区域作为目标定位的候选区域.相对于对候选区域的蛮力搜索， Selective Search大幅度降低了搜索空间, 提高了算法速度。    该版本利用Python实现，安装依赖库后可以直接运行，提取任意图片的Proposals。