CSP行人检测的优化问题

Question

https://blog.csdn.net/weixin_39749553/article/details/90705687?spm=1001.2014.3001.5502
朋友，我看了你CSP行人检测的实验，我知道了semanmap共有三张图以及Scalemap和offsetmap长什么样，现在我希望能够把行人姿态的动作幅度量化，也生成到semanmap中来帮助检测，因为我发现CSP代码里的h和w的比例还保持为像RCNN中的0.41，这对姿态夸张的行人是不友好的；我想这也是模型在CrowdHuman上MR很高的原因之一。我想请问有什么方法可以把动作大小量化、生成一个和高斯图类似的图来帮助检测？期待你的回答，谢谢！

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

根据您的问题，您希望量化行人的动作幅度，并将其生成到semanmap中来辅助检测。您还希望生成一个类似高斯图的图像来表示动作的大小。以下是一些可能的解决方案：

1. 动作幅度量化

要量化行人的动作幅度，您可以使用关节点或图像上的运动检测算法来估计动作的大小。一种常见的方法是通过计算关节点的距离或角度变化来估计动作的幅度。

例如，您可以使用OpenPose等库来检测行人姿态，并计算关节点之间的距离或角度。根据这些值，您可以定义一个指标来量化动作的大小。您可以选择使用欧式距离或角度差作为度量标准，并设置阈值来判断动作的幅度。

以下是伪代码示例：

import cv2
import numpy as np
import math

def calculate_action_magnitude(keypoints):
    # Assume keypoints is a list of detected keypoints
    # Calculate distance or angle between keypoints to quantify action magnitude

    # Calculate Euclidean distance between two keypoints
    distance = np.linalg.norm(keypoints[0] - keypoints[1])

    # Calculate angle between three keypoints
    angle = calculate_angle(keypoints[0], keypoints[1], keypoints[2])

    return distance, angle

def calculate_angle(p1, p2, p3):
    # Calculate angle between three points using the cosine rule
    v1 = p1 - p2
    v2 = p3 - p2

    dot_product = np.dot(v1, v2)
    norm_product = np.linalg.norm(v1) * np.linalg.norm(v2)

    cosine_angle = dot_product / norm_product
    angle = np.arccos(cosine_angle)

    # Convert angle to degrees
    angle = np.degrees(angle)

    return angle

# Example usage:
keypoints = [[x1, y1], [x2, y2], [x3, y3]]
distance, angle = calculate_action_magnitude(keypoints)
print("Distance:", distance)
print("Angle:", angle)

2. 生成类似高斯图的图像

为了生成类似高斯图的图像来辅助检测，在估计动作幅度后，您可以将其转换为高斯图像。高斯图像以关键点为中心，表示动作幅度的大小。您可以使用高斯函数来生成图像，并将幅度值映射到高斯函数的权重。

以下是生成类似高斯图的图像的示例代码：

import cv2
import numpy as np

def generate_gaussian_map(image_shape, keypoint, magnitude, sigma=1.0):
    # Create a black image with the same shape as the original image
    gaussian_map = np.zeros(image_shape, dtype=np.float32)

    # Calculate the Gaussian weights using the magnitude and sigma
    weights = np.exp(-0.5 * ((magnitude / sigma) ** 2))

    # Iterate over each pixel in the image
    for y in range(image_shape[0]):
        for x in range(image_shape[1]):
            # Calculate the distance between the pixel and the keypoint
            distance = np.sqrt((x - keypoint[0]) ** 2 + (y - keypoint[1]) ** 2)

            # Calculate the Gaussian value at this pixel
            gaussian_value = weights * np.exp(-0.5 * ((distance / sigma) ** 2))

            # Update the pixel value in the Gaussian map
            gaussian_map[y, x] = gaussian_value

    return gaussian_map

# Example usage:
image_shape = (64, 64)
keypoint = (32, 32)
magnitude = 10.0
sigma = 2.0

gaussian_map = generate_gaussian_map(image_shape, keypoint, magnitude, sigma)

# Normalize the Gaussian map to the range [0, 255] for visualization
gaussian_map = cv2.normalize(gaussian_map, None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8UC1)

# Display the Gaussian map
cv2.imshow("Gaussian Map", gaussian_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代码会生成一个与原始图像形状相同的高斯图像，其中动作幅度越大的像素值越高。您可以将此高斯图像与semanmap融合以辅助行人检测。

希望这些解决方案对您有帮助！如果您有任何进一步的问题，请随时提问。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^