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