人体姿态估计当中使用的评价指标？

人体姿态估计是指通过计算机视觉技术来推测人体在图像或视频中的姿态信息。在评价人体姿态估计算法的性能时，通常会使用以下几个评价指标：

1. 平均关节误差（Mean Joint Error，MJE）：MJE是最常用的评价指标之一，它衡量了估计的关节位置与真实关节位置之间的平均欧氏距离。MJE越小表示估计结果与真实姿态越接近。

2. 关节角度误差（Joint Angle Error）：关节角度误差用于评估估计的关节角度与真实关节角度之间的差异。通常使用欧氏距离或角度差来度量。

3. PCK（Percentage of Correct Keypoints）：PCK是一种常用的二分类指标，用于衡量估计的关键点是否落在了一定阈值范围内。通常将阈值设置为真实关节长度的百分比，例如PCK@0.1表示关键点落在真实关节长度的10%范围内。

4. PCKh（Percentage of Correct Keypoints with half-length）：PCKh是PCK的一种变体，它将阈值设置为真实关节长度的一半。PCKh主要用于评估较小尺度的关节。

5. OKS（Object Keypoint Similarity）：OKS是一种用于评估多人姿态估计的指标，它考虑了关键点之间的空间关系。OKS通过计算估计关键点与真实关键点之间的重叠度来度量性能。