实录|旷视研究院详解COCO2017人体姿态估计冠军论文（PPT 视频）(4)

从这张表中可以看出，使用Hard NMS的实验比使用Soft NMS的实验差，这张表中实验的其他配置都是相同的。 Hard NMS的不同阈值也会有所影响，阈值越高，keypoint精度越高。
COCO评测的时候，每个ground truth会匹配分数排序前20个的候选检测人，Soft NMS 在recall上会比较占优势，所以对应的Keypoint AP一般来说也会比较高。同时Soft NMS对分数抑制后，会反映在keypoints最终得分数上（keypoints 最终分数 = 检测框分数 * keypoints 平均分数），而该分数是用来排序评测，会从另外一个角度提高Keypoint AP。
Detection Performance
我们用的检测框来自于我们detection team，而旷视研究院detection这一次也是拿了COCO的第一名，分数很高。所以在这里我们有必要 分析下detection AP对Keypoint AP有多大影响。

我们有关detection的这组实验室从detectionAP 36.3开始到52.1。52.1是今年冠军的水平，36.3目前属于一般水平，44.1属于是平均水平。我们在36.3的detection mAP上是68.8，41.1的是69.4，44.3的是69.7，也就是说到后来在detection mAP有明显提升的情况下，在keypoint mAP上基本没有提升。
所以我们可以得出一个结论， detetion mAP的提升在一定范围之内会对Keypoint 的AP产生积极影响，但超过这个范围后，影响是微乎其微的。 这里与detection的检测目标与keypoint检测的目标不同有关系。