关键点检测评价指标OKS

OKS，全称为“Object Keypoint Similarity”，即目标关键点相似性。是一种常见地、用于评估2D关键点检测的指标。

公式为：

描述为：

Here di is the Euclidean distance between a detected keypoint and its corresponding ground truth, vi is the visibility flag of the ground truth, s is the object scale, and ki is a per-keypoint constant that controls falloff.

翻译：这里 $d_i$ 表示检测的关键点与对应GT关键点之间的欧氏距离。 $v_i$ 为GT的可见性标志位，s表示目标的尺度因子，而 $k_i$ 表示控制衰减的每关键点常量。

其中，v有三种取值：

0表示未标注点，1表示标注了但是被遮挡，2表示标注了并且可见；

结合冲激函数 $\delta$ 就可以通过v的取值把所有标注了的关键点筛选出来。

s表示当前人的尺度因子，这个值等于此人在groundtruth中所占面积的平方根，即 $\sqrt{(y_2-y_1)(x_2-x_1)}$ 。

k表示第i个骨骼点的归一化因子，这个因此是通过对数据集中所有groundtruth计算的标准差而得到的，反映出当前骨骼点标注时候的标准差， k越大表示这个点越难标注。

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