min_tracking_confidence
时间: 2023-07-17 17:05:04 浏览: 65
min_tracking_confidence 是指目标跟踪中对于目标的最小置信度阈值。在目标跟踪任务中,模型会根据之前的检测结果和目标的运动状态,预测目标在当前帧中的位置。与目标检测不同,目标跟踪通常会利用前一帧的信息来预测当前帧的目标位置。min_tracking_confidence 参数用来指定一个阈值,只有当预测的目标位置的置信度高于这个阈值时,才会被认为是有效的跟踪结果。低于该阈值的跟踪结果会被认为是不可靠的,可能需要重新进行目标检测。通过调整这个参数,可以控制模型对目标跟踪的可靠性和准确性。
相关问题
min_detection_confidence和min_tracking_confidence的数值大小的作用
min_detection_confidence 和 min_tracking_confidence 这两个参数都是用来控制模型对检测到的人体关键点或面部关键点的置信度阈值的。
min_detection_confidence 用于控制检测的置信度阈值,只有当检测到的关键点的置信度高于 min_detection_confidence 才会被认为是有效的关键点。如果设置的值过高,那么可能会导致一些有效的关键点被过滤掉,从而影响模型的准确性;如果设置的值过低,那么可能会将一些不准确的关键点也加入到模型中,从而降低模型的准确性。
min_tracking_confidence 用于控制跟踪的置信度阈值,它只有在检测到关键点后才会被使用,用于判断模型是否需要继续跟踪该关键点。如果设置的值过高,那么模型可能会忽略一些有效的关键点,从而导致跟踪错误;如果设置的值过低,那么模型可能会将一些不准确的关键点也加入到模型中,从而影响模型的准确性。
with mp_holistic.Holistic( min_detection_confidence=0.1, min_tracking_confidence=0.1) as holistic:
这段代码使用了 mediapipe 库中的 Holistic 模型,用于进行人体姿态估计和面部关键点检测。其中 min_detection_confidence 和 min_tracking_confidence 分别设置了检测和跟踪的最小置信度阈值。这个模型可以用于许多应用,比如人脸识别、手势识别、动作捕捉等等。