Given an image, we first detect individual people using the Poselet detector [2]. We represent each detection hypothesis bounding box using a combination of the Poselet activation vector, MDP activation vector [33] and HOG descriptor [7]. Instead of using such a high dimensional vector directly to encode individual properties, we train SVM classifiers [3] equipped with histogram intersection kernel for individual pose classes and assign the confidence vector (probabilistic estimation) to individual feature pi (e.g. we train person v.s. no person, standing v.s. sitting on an object v.s. sitting on the ground, and 8 viewpoints × 3 poses classifiers). These individual pose vectors are used to rep- resent the unary and interaction features. 什么意思
时间: 2024-04-18 22:24:19 浏览: 24
在给定一张图片后,我们首先使用Poselet测器[2]检测个体。我们使用Poselet激活向量、MDP激活向量[33]和HOG描述符[7]的组合来表示每个检测假设的边界框。我们不直接使用这样高维的向量来编码个体属性,而是使用带有直方图交集核的SVM分类器[3]对个体姿势类别进行训练,并将置信度向量(概率估计)分配给个体特征pi(例如,我们训练人与非人、站立与坐在物体上与坐在地面上,以及8个视角× 3个姿势的分类器)。这些个体姿势向量用于表示一元特征和交互特征。
相关问题
Detect features that intersect a pixel on the viewport, and execute a callback with each intersecting feature. Layers included in the detection can be configured through the layerFilter option in options.
您可以使用OpenLayers的Map方法来检测与视口上的像素相交的要素,并使用回调函数处理每个相交的要素。以下是一个示例代码:
```
map.forEachFeatureAtPixel(pixel, function(feature, layer) {
// 在这里处理与像素相交的要素
// feature是与像素相交的要素,layer是包含该要素的图层
}, {
layerFilter: function(layer) {
// 在这里过滤需要检测的图层
return layer.get('name') === 'myLayer';
}
});
```
在上面的代码中,`pixel`是一个OpenLayers像素对象,表示要检测的像素位置。`forEachFeatureAtPixel`方法使用给定的像素坐标来检查与该像素相交的所有要素,并在每个相交的要素上调用回调函数。您可以在回调函数中执行任何处理。
另外,您可以使用`layerFilter`选项来配置需要检测的图层。在上面的示例中,我们仅检测名称为`myLayer`的图层。
希望这可以帮助您解决问题。
如何解决 ./configure: error: ngx_postgres addon was unable to detect version of the libpq library.
这个问题需要检查是否已经安装了 libpq 库及其依赖项。可以尝试重新安装 libpq 库并确认其版本号正确,并确保 ngx_postgres 插件能够检测到正确的版本号。还可以查看相关的错误日志文件以获取更多的信息。如果问题持续存在,建议寻求相关技术支持进行进一步解决。
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