【 人脸关键点检测评价指标：NME】

人脸关键点检测评价指标：NME

NME(Normalization Mean Error)，通常用于评估人脸对齐算法的质量。每个图像的 NME 定义为：所有预测点与ground-truth之间的L2 Norm，除以（关键点个数*两只眼睛之间的距离），具体计算公式如下：

$$NME(P,\hat{P})=\frac{1}{M}\sum _{i=1}^M\frac{||p_i-{\hat{p}}_i|{|}_2}{d}$$

其中，$P$ 和$\hat{P}$分别是每幅图像关键点坐标的真实值和预测值， ${\hat{p}}_i$ 为第 $i$ 个坐标的预测值，$p_i$ 为第 $i$ 个坐标的ground-truth，d为归一化因子。d可以为IPN(Inter- pupil distance normalized error )，也可以为ION(inter-ocular distance normalized error)。IPN表示两眼瞳孔间的距离，ION表示两眼外眼角间的距离。

Adaptive Wing Loss for Robust Face Alignment via Heatmap Regression - Wang_Adaptive_Wing_Loss_for_Robust_Face_Alignment_via_Heatmap_Regression_ICCV_2019_paper.pdf

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