pck.pdj评估代码

最新推荐文章于 2024-01-25 11:54:13 发布
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zouxiaolv
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【人体姿态】Convolutional Pose Machines
shenxiaolu1984的专栏
04-29 4万+
2016年CVPR深度学习估计人体姿态的Convolutional Pose Machines算法
WinPCK源代码 v1.22.5
10-16
这是完美游戏公司的游戏pck文件查看工具的源代码,支持多种游戏PCK文件的查看和修改
【姿态估计】PCK（Percentage of Correct Keypoints）指标及代码实现
乐乐lelele的博客
06-23 6050
姿态估计评价指标PCK
求模型评价指标PCK@a，python代码已实现
最新发布
qq_71320435的博客
01-25 1063
正确关键点百分比(Percentage of Correct Keypoint, PCK)是在深度学习领域做人体姿态估计中常用的指标，许多文献都用了PCK作为模型评价指标。
MPII姿态估计性能评价标准-PCK
zhangxu
05-11 6541
PCK是mpii使用的人体关键点估计评价标准，在coco之前，PCK一直是比较主流的metric，包括deepfashion，fashionAI等，都是使用的此标准。
PCK - Percentage of Correct Keypoints
qq_41220284的博客
01-28 3940
1. PCK - Percentage of Correct Keypoints 关键点正确估计的比例 计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage of detections that fall within a normalized distance of the ground truth). FLIC 中是以躯干直径(to...
pck.zip_PCK
09-22
标题 "pck.zip_PCK" 暗示我们正在处理一个与文件打包相关的主题，而“package class for packing multiple files in one”描述则指出这可能是一个编程类或库，用于将多个文件打包到一个单一的容器中。标签 "pck" ...
facedata.pck
11-05
可用于完美世界经典版超级易容，瘦身不会反弹，无需辅助即可随时随地更换保存代码。
func handleRoomEnter(p *entity.Player, req interface{}) error { pck, ok := req.(*olbattle.RoomEnter) if !ok { return protocol.ErrorInvalidProtocol } log.Debugf("%d:room enter", p.PlayerID) r := GetRoomMgr().RoomEnter(p, pck.BattleDataStr) if r == nil { pck.ErrorCode = int32(protocol.CERROR_ROOM_NOT_FIND) } else { r.addPlayer(p) } p.SendClient(pck) return nil } 注释每行代码
06-03
r := GetRoomMgr().RoomEnter(p, pck.BattleDataStr) if r == nil { // If the room cannot be found, set the error code pck.ErrorCode = int32(protocol.CERROR_ROOM_NOT_FIND) } else { // If the room...
Haze.Pck：Godot Engine PCK文件的.NET类库
02-26
Haze.Pck是一个.NET类库，用于打包和解包Godot Engine PCK文件。 备注：此库旨在改善您自己的项目的工作流程（例如合并多个PCK，添加其他文件）。 您不应该拆包并窃取其他人的游戏资产。 样本 // open a pck file ...
func handleRoomLoadState(p *entity.Player, req interface{}) error { pck, ok := req.(*olbattle.RoomLoadState) if !ok { return protocol.ErrorInvalidProtocol } defer func() { pck.PlayerID = p.PlayerID p.SendClient(pck) }() room := GetPlayerRoom(p) if room != nil { room.OnLoadProgress(p, pck.Progress) } else { log.Warningf("[%s:%d]match scene load done, cannot find room", p.GetString(fds.AttrPlayerNameKey), p.GetEntityID()) return protocol.ErrorNotFindRoom } return nil } 如何打印该函数的堆栈回溯
06-06
room.OnLoadProgress(p, pck.Progress) } else { log.Warningf("[%s:%d]match scene load done, cannot find room", p.GetString(fds.AttrPlayerNameKey), p.GetEntityID()) return protocol....
人体姿态估计MPII数据集详解
qq_43646281的博客
11-02 2902
MPII人体姿势数据集是用于评估关节人体姿势估计的最先进的基准。该数据集包括大约25K张图像，其中包含超过40K个带有注释的身体关节的人。这些图像是使用建立的每天人类活动的分类法系统地收集的。总体而言，该数据集涵盖410个人类活动，并且每个图像都提供了一个活动标签。每一张图片都是从YouTube视频中提取的，并提供了前后未加注释的帧。此外，对于测试集，我们获得了更丰富的注释，包括身体部分闭塞和3D躯干和头部方向。官网中对数据集的标注的最后生成形式是用MATLAB打开的.mat格式·
mmpose关键点（一）：评价指标（PCK,OKS,mAP）
litt1e的博客
08-10 1万+
由于，近期项目需要引入关键点做一些方向逻辑的判断，在此记录一些实验与经典论文方法。首先，我们先了解一下关键点估计的评价指标。
人体关键点检测的评价度量PCK, PCKh, PDJ
NcepuKZH的博客
05-07 6433
1、PCK - Percentage of Correct Keypoints -----关键点正确估计的比例 计算检测的关键点与其对应的groundtruth间的归一化距离小于设定阈值的比例(the percentage of detections that fall within a normalized distance of the ground truth). ------------ ...
人体姿态估计－评价指标（一）
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ZXF_1991的博客
02-12 2万+
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...
说明mpii采用训练与验证
邹小驴
08-12 790
we used the standard training-validation partition of MPII[2, 22]. 【2】A. Bulat and G. Tzimiropoulos. Human pose estimation via convolutional part heatmap regression. In ECCV, 2016. 1, 3, 7。 【22】Stac...
一个实例说明Tp，Fp，Fn，Tn，mAP
dongfang1984的博客
03-16 6896
由于最近在作图像检索。那么就有一个评价指标的问题。在网上一搜，尼玛，跟念经的一样。晦涩难懂。 这里，用一个实例说明。 1、背景假设现在医院有医生给人测血糖，共100人。为了方便，我们分两类人，不正常（N），正常（P）。 groundtruth： 不正常（30），正常 （70）。 doctor predict： 不正常（40），正常（60）。 实际山，和这个预测的高血糖中
TP/FN/FP/TN(符号含义)与confusion matrix
lzw17750614592的博客
03-16 3401
TP(True Positive)：将正类预测为正类（的数目），真实为0，预测也为0; FN(False Negative)：将正类预测为负类（的数目），真实为0，预测为1; FP(False Positive)：将负类预测为正类（的数目）， 真实为1，预测为0; TN(True Negative)：将负类预测为负类（的数目），真实为1，预测也为1。 假设有一个用来对猫（cats）、狗（d...
MPII数据集单人方面的数据分析！！！
u013548568的博客
01-14 1万+
1、在训练hourglass的时候，有几个文件需要清楚 annot.h5文件是包含了25925个人的训练集，对应着17408张图片 train.h5是包含了22246个人的训练集，对应着14679张图片 valid.h5是包含了2958个人的验证集，对应着2729张图片 test.h5是包含了11731个人的测试集，对应着6619张图片 注：valid数据集是根据tompson的划分来的...
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