关键点检测实战：人体关键点检测
课时介绍
模型测试
课程介绍
从零开始，讲解 数据标注、数据集制作、模型训练、模型测试、模型优化、环境搭建等方面内容，让学习者能够快速学到AI图像领域关键点技术，应用到实际的工作中去。
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你好，真是个非常认真的学生，非常棒。
1.第一个问题：默认的labelme可能不支持这个功能，或者说我用的这个版本不支持。
解决方案： 因为labelme是开源的，我们自己可以修改代码，如果我们需要这些功能，是可以做到的。
2.loss很难下降：
loss的值涉及到很多因素：
2.1标注不准确 ：这点在关键点标注时会比较明显， 比如你试着标注同一张照片 【两次】，自己标注的位置都可能不同。如果换成不同人标注，这个问题就更明显了
2.2 学习率的值
2.3 其他如回传梯度等。。。很多
我分析，2.1、2.2的概率很大 ；另外，关键点 应用的场景，你也需要注意。你也可以思考一个问题，你的场景对精度要求是什么标准。
建议：用你的模型 先简单 测试下效果。
ap值为0，我这里也出现过。 在实际工作中，①随着数据量增加 ②训练次数的加大 ③数据标注更加准确 ，这个现象就会消失。