请叙述PCK、RMSE、AP等姿态估计指标

PCK (Percentage of Correct Keypoints) 是一种常用的姿态估计指标，用于评估姿态估计算法的准确性。它衡量预测的关键点与真实关键点之间的匹配程度。PCK 指标通过计算预测关键点与真实关键点之间的欧氏距离，将距离映射到一个特定的阈值范围内，然后计算落在该范围内的正确匹配率。

RMSE (Root Mean Square Error) 是一种衡量姿态估计误差的指标。它计算预测姿态和真实姿态之间的均方根误差。RMSE 越小，表示预测结果与真实结果越接近，即姿态估计越准确。

AP (Average Precision) 是用于评估目标检测和姿态估计任务中的精度的指标。对于每个类别，AP 计算了预测结果在不同阈值下的精确率和召回率，并求取其平均值。AP 越高，表示预测结果的精度和召回率越好，即姿态估计算法越准确。

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写一下blazepose的训练和评估人体姿态估计中瑜伽、舞蹈和 HIITde mAP,PCK的代码

我可以尝试为您提供一个训练和评估人体姿态估计中瑜伽、舞蹈和HIITde mAP,PCK的代码示例：# 导入必要的库
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cdist
from sklearn.metrics import average_precision_score# 定义用于计算mAP的函数
def compute_mAP(ground_truth, prediction):
# 计算ground truth和prediction之间的CDIST
dists = cdist(ground_truth, prediction) # 计算每一个ground truth对应的最接近的prediction
min_vals = np.min(dists, axis=1) # 计算mAP
mAP = average_precision_score(min_vals, min_vals) return mAP# 定义用于计算PCK的函数
def compute_PCK(ground_truth, prediction):
# 计算ground truth和prediction之间的CDIST
dists = cdist(ground_truth, prediction) # 计算每一个ground truth对应的最接近的prediction
min_vals = np.min(dists, axis=1) # 计算PCK
PCK = np.mean(min_vals < 0.2) return PCK# 计算瑜伽、舞蹈和HIITde mAP,PCK
yoga_mAP = compute_mAP(ground_truth_yoga, prediction_yoga)
dance_mAP = compute_mAP(ground_truth_dance, prediction_dance)
HIIT_mAP = compute_mAP(ground_truth_HIIT, prediction_HIIT)yoga_PCK = compute_PCK(ground_truth_yoga, prediction_yoga)
dance_PCK = compute_PCK(ground_truth_dance, prediction_dance)
HIIT_PCK = compute_PCK(ground_truth_HIIT, prediction_HIIT)

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。