我一直在试图弄清楚如何在 Detectron2 中计算对象相似度（OKS），在我的自定义数据集中，每个图像有 4 个关键点，我想在训练期间正确提高对象关键点相似度的分数，因此我需要初始化simgas 值（cfg.TEST.KEYPOINT_OKS_SIGMAS）和一个值列表（每个关键点的每个 simga）。我已经彻底阅读了Object Keypoint Similarity，但不幸的是，我仍然不清楚如何找到这些值：
对于每个关键点类型 i，我们测量了每个关键点相对于对象尺度 s 的标准偏差 σi。也就是说，我们计算 σi^2=E[di^2/s^2]。
- s我们定义为对象段面积的平方根
- di是每个对应的地面实况和检测到的关键点之间的欧几里得距离
如果期望值取决于每个对应的地面实况和检测到的关键点之间的欧几里德距离，我们如何计算 Sigmas （标准差）值的时间头，该距离尚未计算？
有人可以举一个简单的例子，这样会更清楚，谢谢。