（四）估计的评价

AI100 2023-01-12 23:11:10

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人体姿态估计－@1{评价指标}摘要摘要人体姿态估计可以细分成四个任务：单人姿态估计 (Single-Person Skeleton Estimation)、多人姿态估计 (Multi-person Pose Estimation)、人体姿态跟踪 (Video Pose Tracking)、3D人体姿态估计 (3D Skeleton Estimation)。单人姿态估计: 输入是切割出来的单个...

Python计算点估计，区间估计评价指标

如果两个预测关节位置与真实肢体关节位置之间的距离几乎小于肢体长度的一半，则认为肢体被检测到。它在躯干直径的一定比例内测量预测关节与真实关节之间的距离，称为检测关节百分比 (PDJ)。PCK 通常是相对于被包围在边界框内的对象的比例来设置的。深度学习算法需要适当的评估指标才能在训练过程中很好地学习分布，并在推理过程中表现良好。PDJ 有助于实现定位精度，这缓解了 PCP 的缺点，因为所有关节的检测标准都基于相同的距离阈值。因为 OKS 用于计算距离 (0-1)，所以它显示了预测关键点与真实关键点的接近程度。

本博文源于《商务统计》，主要探究理解估计量的三条评价标准，为后面的假设检验学习作出相应的铺垫。

图像质量评价（四）：SSIM和MSSIM SSIM SSIM是一个广泛使用的图像质量评价指标，它是基于人眼观看图像时会提取其中的结构化信息的假设。 SSIM是一种全参考的评价方法，对于图像x和图像y，其SSIM计算方式如下: 上式中l(x,y)是用均值来估计亮度，c(x,y)是用方差估计对比度，s(x,y)是用协方差估计结构相似度。所以SSIM定义为：可以看出SSIM满足以下性质：对称性：SSIM(x,y)=SSIM(y,x) 有界性：SSIM...

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