PCK python

PCK指标是指在关键点检测任务中，正确检测到的关键点所占的百分比。它是通过计算预测关键点与真实关键点之间的欧氏距离，并与阈值比较来确定关键点是否被正确检测到。PCK指标的Python实现代码如下：

import numpy as np

def PCK_metric(pred, gt, thr):
    num_imgs, num_points, _ = pred.shape
    results = np.full((num_imgs, num_points), 0, dtype=np.float32)
    for i in range(num_imgs):
        for j in range(num_points):
            distance = cal_distance(pred[i, j, :], gt[i, j, :])
            if distance <= thr:
                results[i, j] = 1
    mean_points = np.mean(results, axis=0)
    mean_all = np.mean(mean_points)
    return mean_points, mean_all

相关问题

models.pck

models.pck 是一个文件，通常用于存储机器学习模型的序列化对象。
在机器学习中，模型的训练是一个耗时耗力的过程，通过将模型保存为models.pck文件，可以方便地进行模型的加载和重用，避免了重复训练的过程。

该文件常见于Python的机器学习库中，例如scikit-learn。通过使用scikit-learn的pickle模块，可以将训练好的模型保存为models.pck文件，然后在其他地方加载该文件来使用模型。这种方式非常方便，尤其是对于大规模的数据集或复杂的模型。

一般来说，models.pck文件中包含了训练好的模型的参数和相关的信息。加载模型时，可以直接使用pickle模块将文件解析为相应的模型对象。然后就可以使用该模型进行预测，分类或回归等任务。

使用models.pck文件的优点是可以节省计算资源和时间，因为加载模型比重新训练要快得多。同时，还可以避免由于重新训练导致的可能的训练偏差或过拟合问题。

需要注意的是，models.pck文件只适用于相应的机器学习库和其支持的模型类型。当在其他库或不支持的模型类型之间进行迁移时，可能需要进行一些转换或重新训练。

总之，models.pck文件是一种保存机器学习模型的方式，可以方便地加载和重用已训练好的模型，从而加快模型应用和避免重复训练的过程。

诛仙 pck文件结构

《诛仙》是一部广受欢迎的网络游戏，其pck文件结构是游戏中常见的文件类型之一，用于存储游戏资源。以下是一个关于《诛仙》pck文件结构的简要介绍。

pck文件是一种压缩文件格式，类似于zip或rar文件。它将游戏中所需的各种资源文件进行压缩和打包，以便更好地管理和传输。

首先，pck文件由文件头信息和文件数据组成。文件头信息包含文件版本号、入口点偏移等，这些信息用于识别和解析文件。

接下来是文件数据部分，这部分包含了游戏所需的各类资源文件，如音频、视频、图片、脚本等。这些文件被按照一定的规则和结构进行组织和存储。

在pck文件中，资源文件被分成多个块（Block）进行存储，每个块都有自己的头信息和数据。块的头信息包含了块的类型、大小等，用于解析和读取块的数据。

资源文件中的数据通过压缩算法进行压缩，以减小文件大小。在解析pck文件时，需要通过相应的算法进行解压缩，以还原原始的资源文件。

除了资源文件，pck文件还包含了索引表（Index Table），用于记录资源文件在pck文件中的偏移和大小信息。通过索引表，游戏可以快速准确地定位和读取所需资源。

总体而言，诛仙pck文件遵循一定的结构和规则，通过压缩和打包资源文件，实现了游戏资源的有效管理和传输。这种文件结构可以提高游戏加载速度，节省存储空间，并提供更好的游戏体验。