COCO与AIC数据结合的训练的问题

[TDIT-haha]

你好，我查看COCO与AIC数据结合训练的demo。但是我有个疑惑COCO数据集是17个关键点，AIC与COCO的关键点数是不一样的，尽管在AIC中提取了与COCO相同的关键点，而AIC并没有脸部的关键点，因此在AIC中把脸部关键点的可见性变为0。在模型训练中读取AIC的图像时对象脸部的关键点实际是可见的，但又告诉模型这是不可见，这不是对比读COCO数据集时有明显的差别，这样训练出来的结果会好么？但是rtmpose论文中告诉我是能提点的，我有点疑惑，这样的训练对脸部关键点的检测不会有影响么？为什么指标会有提升？那如果我添加一个只有上半身的关键点的数据集（下半身的关键点没有标注但可见），也可以这样添加么？是会对上半身的关键点检测有提升么？
尽管说在https://github.com/open-mmlab/mmpose/issues/2704中收到答复，但是在模型读取图片的时候，脸部是可见的，但把脸部关键点的可见性设置为0，这不是会有冲突么？对于loss的解释我能理解，但是我个人感觉还是有点疑惑。希望能有个解释。