Das Verständnis der genauen Struktur und Pose von Objekten ist im ständig wachsenden Bereich der Computer Vision von entscheidender Bedeutung. Ob es darum geht, bestimmte Objekte in unübersichtlichen Szenen zu erkennen oder menschliche Posen in Echtzeit zu analysieren, Schlüsselpunkte spielen eine entscheidende Rolle. Diese eindeutigen Punkte auf Objekten entsprechen normalerweise Ecken, Kanten oder anderen identifizierbaren Teilen und werden als Anker für die Identifizierung und Verfolgung von Objekten verwendet. Aber wie messen wir die Ähnlichkeit und Genauigkeit dieser erkannten Schlüsselpunkte? Das Konzept der Eingabeobjekt-Schlüsselpunktähnlichkeit (OKS), eine spezifische Metrik zur Messung der Genauigkeit der Schlüsselpunkterkennung. OKS bietet eine normalisierte Möglichkeit, vorhergesagte Schlüsselpunkte mit der Grundwahrheit zu vergleichen und dabei Faktoren wie Skalierung, unbeschriftete Schlüsselpunkte und Mehrdeutigkeit in Anmerkungen zu berücksichtigen.
In diesem Beitrag werden einige der häufigsten Fragen behandelt: Was ist Object Keypoint Similarity (OKS)? Wie wird OKS berechnet? Wie geht OKS mit unterschiedlichen Maßstäben und Objektgrößen um?
Schnittpunkt und Vereinigung bei der Objekterkennung