我正在研究一个对身体部位（左脚、左膝盖、左臀部等）进行关键点预测的 Keras 神经网络。对于每个图像 (X)，目标 (Y) 是关键点的坐标列表（left_foot_x、left_foot_y、left_knee_x、left_knee_y）等）。只要关键点不可见，X 和 Y 坐标就等于 = 0。
我怀疑将数据留在这种状态会导致不好的结果，因为 0 确实意味着 NA（即关键点不可见）。将 X 和 Y 坐标保留为 0 表明关键点实际上在拐角处，这是错误的。当正确的输出有时是 NA 时，构造数据以进行多目标回归的正确方法是什么？