（四）估计的评价

AI100 2023-01-12 23:11:10

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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。

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...

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。

本节是计算机视觉的最后一节，我们将学习深度估计。从深度的概念和度量入手，依次学习单目深度估计和双目/多目深度估计，需要知道深度估计的经典方法，掌握深度估计的评价标准，注意结合对极几何进行分析和思考。

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