PK1和PK2是机器学习模型性能评价中常用的两个指标，尤其在计算机视觉领域中被广泛采用。PK1和PK2作为常用的性能评价指标，在计算机视觉领域具有重要意义。它们的计算方法需要根据具体情况设置，以便更准确地评价机器学习模型的性能。通过不断地优化模型，并结合PK1和PK2等指标的评估，可以不断提升机器学习模型在关键点匹配任务中的性能水平。
1.PK1（Proportion of Correct Key-points）：PK1是用于衡量关键点准确匹配比例的指标，即正确匹配的关键点数量与总关键点数量之比。
– 计算公式为：PK1 = 正确匹配的关键点数量 / 总关键点数量
2.PK2（Proportion of Correct Key-points with a relaxed threshold）：PK2则是在一定容忍度下的关键点准确匹配比例，相对于PK1，PK2在匹配误差较大时放宽了误差范围，更好地适应了实际样本分布不均的情况。
– 计算公式为：PK2 = （正确匹配距离 ≤ 阈值T的关键点数量） / 总关键点数量
– 正确匹配距离是指预测关键点和实际关键点之间的欧几里得距离，而阈值T是可以根据实际情况设置的容忍度。一般建议将T设置为PK1中正确匹配点的平均距离。
PK1和PK2的意义在于通过量化指标来评估机器学习模型在关键点匹配方面的表现。在计算机视觉任务中，关键点的准确匹配是非常重要的，它直接影响着模型的精度和可靠性。因此，使用PK1和PK2这样的指标可以帮助研究人员更加客观地评估模型性能，并针对性地进行改进和优化。
