机器学习人体姿态检测 coco

人体姿态检测相关知识

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Posted by Chenwei on December 1, 2020

人体姿态检测

发现了一个b站的视频非常好，讲了人体姿态分析的各个细节。强烈推荐多看几遍。
cnn不能层数无限多，过多会导致梯度消失，所以残差网络 ResNets的诞生解决了这个问题。

目标检测以前用的方法是滑窗，然后每个窗口放入cnn里去看有没有物体，但是物体一多或者东西复杂就会很麻烦。所以用了Anchor这个方法，具体操作看视频把，其实这个点我也没有特别明白。

COCO的几个数据

几个重要的介绍关注一下：1,2 ,3

尤其注意Data format

评价体系

有几个评价体系，第一个是IoU，这个在上吴恩达的课的时候提过，就是已经提前给定标记好的框，和检测出来的框的面积重合的比例，基本上对于IoU<0.5的就过滤，然后取IoU最大的。
对于人体关键点的评价标准用的是 OKS

\[O K S=\frac{\sum_{i} e^{-\frac{d_{i}^{2}}{2 s^{2} k_{i}^{2}}} \delta\left(v_{i}>0\right)}{\sum_{i} \delta\left(v_{i}>0\right)}\]

这里面的 s 和 k 都是给定的一个值，和人工标记点的有准确度有关系。主要还是看OKS值的大小来判断是否合适。OKS=1，说明非常牛逼，OKS在0.88到0.61之间的话，就还行，再小就出圈了，就不行了。