Pose Estimation 관련 용어 정리

Pose Estimation 관련하여 자주 나오는 용어들에 대해 간략히 정리하고 틈틈히 상기할 수 있도록 해보자.

Model

Hourglass Network

• 모래시계 모양을 가진 구조의 network
• pose estimation 에 있어서 backbone network 중 하나를 이룬다.

Bottom-up approach

• = Part-based approach

Top-down approach

• = Two-step approach

Performance

MOTA : Multi-Object Tracking Accuracy

mAP : mean Average Precision

Precision : 분류기의 성능평가지표로 사용하는 정밀도를 의미한다.
수식으로는 다음과 같다.

\[precision = {TP \over TP + FP}\]

즉, 참이라고 분류한 것 중 실제 참의 비율이다.
= How many selected item’s are relevant

Recall : 마찬가지로 분류기의 성능평가지표에서 재현율을 의미한다.
수식으로는 다음과 같다.

\[recall = {TP \over TP + FN}\]

즉, 실제 참인 것들 중 참이라고 분류한 것의 비율이다.
= How many relevant item’s are selected.

F1 Score : F1 Score 는 위의 precision 과 recall 의 조화평균으로써, 데이터 label 이 불균형 구조일 때, 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있다고 한다.
수식으로는 다음과 같다.

\[F1\ score = 2 \times { Precision \times Recall \over Precision + Recall}\]

즉, 단순 조화평균임을 확인할 수 있다.

FLOPS : FLoating point Operations Per Second
초당 부동소수점 연산이라는 의미로 1초동안 수행할 수 있는 부동소수점 연산의 횟수를 기준으로 한다.
이는 컴퓨터 하드웨어 관점에서의 Computing power 를 나타내는데 주로 쓰이게 되는데, machine learning 에서 하드웨어의 효율을 계산하기 위에서 종종 사용된다.
이 때, GFLOPS(Giga) = BFLOPS(Billions) 를 많이 쓴다.

Metric

PCK : Detected-joint is considered correct if the distance between the predicted and the true joint is within a certain threshold.
즉, 특정 threshold 보다 detected-true 간의 차이가 작다면 correct 로 간주하는 평가 지표이다.
기본적으로 PCK @ 0.2 는 threshold 가 0.2 * torso diameter 로써, 여기서 torso 는 사람의 몸통(팔다리를 제외한 몸 부분)이다.

PCKh @ 0.5 : threshold = 50% of the head segment length(head bone link)
threshold 로써 몸통이 아닌 머리 부분의 길이를 사용한 변형 평가 지표이다.
보통 PCKh @ 0.5 를 많이 사용하는 추세로 보인다.

Dataset

COCO : Common Object in COntext 로 일상생활에서 보여지는 물체들을 데이터셋으로 구성해놓은 것이다.
[http://cocodataset.org/#home] 에서 자세한 것을 확인할 수 있으며, Pose Estimation 에서는 keypoints dataset 을 이용한다.
COCO dataset 의 평가지표는 AP 를 사용하는데, 여기서 그냥 mAP 를 사용하는 것이 아닌 다음과 같은 지표를 사용한다.

• AP@[.5:.95] : IoU 의 threshold 를 0.5 부터 0.95 까지 0.05 의 간격으로 달리 줬을 때의 AP 들의 평균을 의미한다.
• AP@0.5 : IoU 의 threshold 가 0.5 일 때 이다.
• AP small, medium, large : object 의 area 크기에 따른 평가 방법이다. 각각 $area \lt 32^2$, $32^2 \lt area \lt 96^2$, $area > 96^2$ 를 의미한다.

ETC