目前，我正在为我的自定义数据集实现多类语义分割管道。在训练/评估结束时，我将获得我的类/对象的相应掩码。从输出的遮罩中，我需要找到这些遮罩的姿势（某个特定类的）。我想进一步进行的是通过使用关键点检测（类似于人类姿势估计）或通过全景分割。我的问题是，我走的路对吗？如果是这样1.哪一个是更好的选择1.你能把我提到的类似问题的实现联系起来吗提前感谢！！
ar7v8xwq1#
如果您能够使用关键点标记自定义数据集，这是一种方法，特别是对于非刚性对象。还有一些方法用于少数（零）镜头关键点检测（https://github.com/AlanLuSun/Few-shot-keypoint-detection）。在你的问题中，不清楚你的数据集是否由具有小自由度的对象组成。在这种情况下，您可以在坐标中对齐它们。
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按热度按时间ar7v8xwq1#
如果您能够使用关键点标记自定义数据集，这是一种方法，特别是对于非刚性对象。还有一些方法用于少数（零）镜头关键点检测（https://github.com/AlanLuSun/Few-shot-keypoint-detection）。
在你的问题中，不清楚你的数据集是否由具有小自由度的对象组成。在这种情况下，您可以在坐标中对齐它们。