Я пытаюсь оценить обученную модель обнаружения ключевых точек с помощью кокосовой оценки набора кокосовых данных (https://github.com/cocodataset/cocoapi/tree/master/PythonAPI) в python. Набор данных результата должен иметь «счет» типа float (см. http://cocodataset.org/#format -results - Точка «2. Определение ключевой точки»:
[{"image_id": int, "category_id": int, "keypoints": [x1, y1, v1, ..., xk, yk, vk], "score": float,}]
Примечание: координаты ключевых точек - это числа с плавающей точкой, измеренные из верхний левый угол изображения (с индексами 0). Мы рекомендуем округлить координаты до ближайшего пикселя, чтобы уменьшить размер файла. Обратите внимание также, что флаги видимости vi в настоящее время не используются (за исключением управления визуализацией), мы рекомендуем просто установить vi = 1.).
Единственное, что я могу найти в этой оценке, это то, что она должна быть достоверной для обнаруженных ключевых точек. Но у меня 17 ключевых точек и только один балл. Кто-нибудь знает, как рассчитывается этот счет? Это среднее значение доверительных отношений по всем ключевым точкам? И нужно ли нормализовать счет до [0,1] или он может быть между [-inf, inf]?
Заранее спасибо!