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我正在做一个关于人体姿势估计的项目，我正在尝试使用 MPJPE 作为误差度量（每个相应关节之间的欧几里得距离的平均值）。该指标有两个变体：

  1. 协议-I，您只需计算欧几里得距离的平均值。
  2. Protocol-II，您对一个姿势应用刚性变换，以便它可以与另一个姿势尽可能地对齐。这是使用 Procrustes 算法完成的。

我的问题是，每次我在 PI 下计算 MPJPE 时，我都会得到更大的数字，而我的 P-II 数字与其他作品一致。在 MPJPE PI 上是否还有其他操作，例如额外的对齐，以便他们可以计算出更好的数字？作为参考，我的代码是：

def mpjpe_p1(target, pred):

    pred = convert_to_form(pred, '16.x')      # I have 16 joints in the pose, 
    target = convert_to_form(target, '16.x')  # and these methods transform the
                                              # pose from whatever form it is to (16, 3)
    error = 0
    for i in pred.shape[0]:
        error += numpy.linalg.norm(pred[i, :] - target[i, :], 2)
    
    error = numpy.mean(error)

    return error
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