如何解读模型预测结果？

问题描述

我希望能够检测头部转动的方向（如果 head_turn = 'left' 然后检测到左转并且右转相同）。到目前为止，我已经使用 dlib 实现了这个想法，但我想优化算法，我遇到了 fastai head point post，他们使用 BIWI Head post 数据集来训练模型。当我运行模型预测时

weights.predict('C:/Users/.fastai/data/biwi_head_pose/01/frame_00003_rgb.jpg')

我得到输出：

(TensorPoint([[176.9846,131.4075]]),tensor([0.1062,0.0951]),0.0951]))

谁能帮我解释我得到的模型预测结果？

其次是否可以使用上述模型结果实时检测头部运动？

在绘制值后，我得到了这个图。我用来创建上述图的代码是：

s = np.array([[176.9846,131.4075],[0.1062,0.0951],0.0951]])
origin = [0],[0]
plt.quiver(*origin,s[:,0],1],color=['r','b','g'],scale=3)

解决方法

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