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经过多天的文献阅读和代码分析，我对EDGeBOX和DPM有了更深入的理解。现在，我决定将它们简单地连接起来，具体来说，就是通过EDGeBOX实现窗口推荐，然后借助DPM进行判断。这种做法听起来不错，但根据我对DPM的理解，效果并不是特别理想。因为DPM里面本就需要滑动匹配，如果直接按照基于SUPERPIXEL算法推荐的方式改写DPM的匹配过程，嵌入的效果可能会比较明显。

经过午休时间的瞎写和调试，我终于实现了连接，但很遗憾，性能却出现了大幅下降。原本能够在3秒内完成检测的效果，现在却完全无法运行，令人懊恼。在实际应用中，我发现，由EDGeBOX推荐出的前几个窗口往往尺寸较大，且相互重叠严重。在包含目标的情况下，DPM可以轻松检测出目标，但如果窗口中没有目标，这样做只会带来更大的困扰。

DPM需要对每个窗口计算一次HOI（ Histogram of Oriented Intrusions ）然后进行滑动匹配，这样的计算量确实会显著增加程序的运行时间。为了比较不同推荐方法的效果，我看到一些文献中会采用经典的滑动窗口方法作为基础，然后逐一测试各种推荐算法。这可能会导致检测速度的下降，但对于评估推荐方法对检测质量的影响则非常有用。

通过阅读文献，我认识到实现高效检测算法需要仔细考虑窗口推荐和后续匹配的平衡。只有在推荐算法和后续检测算法之间找到最优点时，才能实现高效且准确的目标检测。在实际应用中，选择合适的推荐方法不仅要看准确性，还要关注检测时间和内存消耗。

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