关键点标注并非一次性数据准备，而是与模型训练形成闭环迭代。初始模型在验证集上表现不佳时，常暴露出标注数据的盲区，例如某类动作样本不足、极端姿态缺失。此时可通过主动学习策略，筛选模型预测误差大的样本优先标注，实现数据资源的精准补充。同时，模型输出也可用于反向发现标注错误，如关节顺序错乱、左右颠倒等逻辑矛盾，进而触发复核流程。这种“标注—训练—评估—再标注”的循环机制，持续提升数据与模型的匹配度。
信息来源：网易伏羲
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