标签： tensorflow computer-vision keras regression keypoint
我正在开发一种Keras神经网络，可对身体部位（左脚，左膝，左臀等）进行关键点预测。对于每个图像（X），目标（Y）是关键点（left_foot_x，left_foot_y，left_knee_x，left_knee_y）等的坐标列表。每当关键点不可见时，X和Y坐标等于0.
我怀疑将数据保留在此状态会导致错误的结果，因为0实际上意味着NA（即关键点不可见）。将X和Y坐标保持为0将表明关键点实际上在拐角处是错误的。 当正确的输出有时是NA时，构建数据以进行多目标回归的正确方法是什么？