人体姿态估计AP值图

人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域的一个研究课题，主要目标是通过图像或视频，从输入中识别和定位出人类身体各个关节的位置。评估人体姿态估计模型性能的一个常用指标是AP值（Average Precision），它来源于信息检索中的精确率-召回率曲线（Precision-Recall Curve），在计算机视觉中被用来衡量模型对不同位置精度的平均能力。

AP值图通常是一个纵坐标为精度（Precision），横坐标为召回率（Recall）的曲线。随着阈值的降低，系统能够检测到更多的关键点，但可能会有更多错误的预测，这就形成了召回率随阈值变化的曲线。AP值则是这个曲线下的面积，一个更高的AP值意味着模型在找到大部分关键点的同时，误报率较低。

- AP值越高，模型的性能越好，因为它综合考虑了模型在不同精度和召回率情况下的整体性能。
- 如果AP值图上有多个峰，可能表示模型在某些部分具有很好的局部性能，但在整体上仍有改进的空间。

相关问题：
1. 如何计算人体姿态估计的AP值？
2. 影响人体姿态估计AP值的因素有哪些？
3. 实际应用中，如何根据AP值图选择最合适的姿态估计模型？