PK1PK2定义,怎样计算?
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发布时间：2023-04-29 19:17
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时间：2023-10-25 16:14
- PK1和PK2是两个评价指标，通常用于评估某个机器学习模型的性能，在计算机视觉领域中广泛应用。它们的定义和计算方法如下：
1. PK1（Proportion of Correct Key-points）：PK1是表示关键点准确匹配的比例，也就是正确匹配的关键点个数与所有关键点个数之比。
PK1 = 正确匹配的关键点个数 / 所有关键点个数
2. PK2（Proportion of Correct Key-points with a relaxed threshold）：PK2是指使用一定容忍度下的关键点准确匹配的比例，相较于PK1，其在匹配误差较大时会把误差范围放宽，可以更好地适应实际样本分布不均的情况。
PK2 = (正确匹配距离 ≤ 阈值T的关键点个数) / 所有关键点个数
其中，正确匹配距离指的是预测关键点和实际关键点之间的欧几里得距离， 阈值T是可以根据实际情况设置的容忍度，PK2中建议将T设置为PK1中正确匹配点的平均距离。
总之，PK1和PK2是常用的计算机视觉领域中的性能评价指标，其计算方法需要根据具体情况进行设置，以便更准确地评价机器学习模型的性能。
