在不断发展的计算机视觉领域,理解物体的精确结构和姿态至关重要。无论是检测杂乱场景中的特定物体,还是实时分析人体姿势,关键点都起着至关重要的作用。对象上的这些独特点通常对应于角、边缘或其他可识别部分,用作识别和跟踪对象的锚点。但是我们如何衡量这些检测到的关键点的相似度和精度呢?输入对象关键点相似度 (OKS) 的概念,这是一种用于衡量关键点检测准确性的特定指标。OKS 提供了一种标准化方法来将预测关键点与真实情况进行比较,同时考虑尺度、未标记关键点和注释中的模糊性等因素。
这篇文章将解决一些最常见的问题:什么是对象关键点相似度 (OKS)?OKS是如何计算的?OKS 如何处理不同比例和对象大小?
物体检测中的交集与并集