标题表明感兴趣区域的无监督学习与计算机视觉的词袋模型之间存在相似之处和区别。
参考 -
对于无监督的投资回报率： http://www.cs.cmu.edu/~gunhee/publish/nips09_gunhee.pdf
对于单词包模型： http://people.csail.mit.edu/fergus/iccv2005/bagwords.html
感谢。
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在我看来，这两个属于不同的领域，用于图像/视频分类，另一个属于对象检测。
在弓形模型中，区域检测是必要的，但是，从您提供的链接，基于采样的边缘点生成区域，然后我们使用所有区域的描述符作为图像的表示。
然而，在'无监督的投资回报率'中，目标是提取最具代表性的区域（通常是一个显着的对象）