1.5评估指标评估指标是评价目标检测算法方法好坏的重要依据，目标检测有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等多种评价指标。1.IoUIoU：用来评价目标检测算法的对象定位精度，IoU是目标检测的预测框和标签框之间的重叠面积与它们面积并集的比值，数值越大，说明目标检测算法定位越准确。在实际过程中一般会设定一个IoU阈值（

1.3分类目标检测算法方法可以分为两大类：两阶段目标检测算法和端到端目标检测算法。两阶段目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类。端到端目标检测：采用一个网络一步到位1.4数据集计算机视觉算法的发展离不开数据集。近十年，目标检测领域出现了许多知名的数据集，包括PASCAL VOC、ImageNet、MS COCO等数据集，这些数据集用于研究者测试算法性能或者用于竞赛。目标检测的性能指标要考虑检测

1.5评估指标评估指标是评价目标检测算法方法好坏的重要依据，目标检测有：IoU（交并比）、Precision（精确度）、Recall（召回率）、AP（平均正确率）、mAP（平均类别AP）等多种评价指标。1.IoUIoU：用来评价目标检测算法的对象定位精度，IoU是目标检测的预测框和标签框之间的重叠面积与它们面积并集的比值，数值越大，说明目标检测算法定位越准确。在实际过程中一般会设定一个IoU阈值（

第1节 人体姿态估计的基本概念第2节：Alphapose2.1Alphapose简介Alphapose是由上海交大大学的卢策吾团队和腾讯优图提出的一种区域多人姿态估计框架，论文全称：RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation，于2018年2月4日发表于ICCV，在MPII数据集上达到76.7mAP。Alphapose是多人姿态估计方法，比单人姿态估计难度