微调对象关键点相似度 (OKS)

如何解决微调对象关键点相似度 (OKS)

我一直在试图弄清楚如何在 Detectron2 中计算对象相似度 (OKS)， 在我的自定义数据集中，每个图像有 4 个关键点，我希望在训练期间正确提高对象关键点相似度的分数， 因此，我需要使用值列表（每个关键点的每个 simga）初始化 simgas 值（cfg.TEST.KEYPOINT_OKS_SIGMAS）。我已经仔细阅读了 Object Keypoint Similarity，但不幸的是，我仍然不清楚如何找到这些值：

对于每个关键点类型 i，我们测量了每个关键点的标准 相对于对象尺度 s 的偏差 σi。那就是我们计算 σi^2=E[di^2/s^2]。

• s我们定义为对象段面积的平方根
• di 是每个对应的地面实况和检测到的关键点之间的欧几里德距离

如果期望值取决于每个对应的地面实况和检测到的关键点之间的欧几里德距离，我们如何计算西格玛（标准偏差）值的时间头，尚未计算？

有人可以举一个简单的例子，这样会更清楚， 谢谢。