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來自 | 知乎作者 | 謝一賓

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編輯 | 深度學(xué)習(xí)這件小事公眾號(hào)

本文經(jīng)作者授權(quán)轉(zhuǎn)載，請(qǐng)勿二次轉(zhuǎn)發(fā)

0. 前言

本文主要討論2D的人體姿態(tài)估計(jì)，內(nèi)容主要包括：基本任務(wù)介紹、存在的主要困難、方法以及個(gè)人對(duì)這個(gè)問題的思考等等。希望大家?guī)е械哪抗忾喿x這篇文章，和諧討論。

1. 介紹

2D人體姿態(tài)估計(jì)的目標(biāo)是定位并識(shí)別出人體關(guān)鍵點(diǎn)，這些關(guān)鍵點(diǎn)按照關(guān)節(jié)順序相連，就可以得到人體的軀干，也就得到了人體的姿態(tài)。

在深度學(xué)習(xí)時(shí)代之前，和其他計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)一樣，都是借助于精心設(shè)計(jì)的特征來處理這個(gè)問題的，比如pictorial structure。憑借著CNN強(qiáng)大的特征提取能力，姿態(tài)估計(jì)這個(gè)領(lǐng)域得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。2D人體姿態(tài)估計(jì)主要可以分為單人姿態(tài)估計(jì)（Single Person Pose Estimation, SPPE）和多人姿態(tài)估計(jì)（Multi-person Pose Estimation, MPPE）兩個(gè)子任務(wù)。

單人姿態(tài)估計(jì)是基礎(chǔ)，在這個(gè)問題中，我們要做的事情就是給我們一個(gè)人的圖片，我們要找出這個(gè)人的所有關(guān)鍵點(diǎn)，常用的MPII數(shù)據(jù)集就是單人姿態(tài)估計(jì)的數(shù)據(jù)集。
在多人姿態(tài)估計(jì)中，我們得到的是一張多人的圖，我們需要找出這張圖中的所有人的關(guān)鍵點(diǎn)。對(duì)于這個(gè)問題，一般有自上而下（Top-down）和自下而上（Bottom-up）兩種方法。

Top-down: （從人到關(guān)鍵點(diǎn)）先使用detector找到圖片中的所有人的bounding box，然后在對(duì)單個(gè)人進(jìn)行SPPE。這個(gè)方法是Detection+SPPE，往往可以得到更好的精度，但是速度較慢。
Bottom-up: （從關(guān)鍵點(diǎn)到人）先使用一個(gè)model檢測(cè)（locate）出圖片中所有關(guān)鍵點(diǎn)，然后把這些關(guān)鍵點(diǎn)分組（group）到每一個(gè)人。這種方法往往速度可以實(shí)時(shí)，但是精度較差。

2. 難點(diǎn)

2D人體姿態(tài)估計(jì)中有許多難點(diǎn)，很多問題可以通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化來解決，更準(zhǔn)確地說，就是利用好多尺度、多分辨率的特征。

遮擋（自遮擋，被其他人遮擋）

擴(kuò)大感受野，讓網(wǎng)絡(luò)自己去學(xué)習(xí)被遮擋的關(guān)系

人的尺度不一，拍照角度不一

多尺度特征融合

各種各樣的姿態(tài)

考驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的容量，深度

光照

在數(shù)據(jù)預(yù)處理中加入光照變化的因素，對(duì)每個(gè)通道做偏移

遮擋問題是比較難解決的，很多工作也都在發(fā)力于此。除了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)的預(yù)處理也很重要，對(duì)于SPPE，要盡量將人放在圖片中心。后處理也同樣重要，怎么減小對(duì)heatmap的argmax操作的量化誤差。人體不同于其他物體，人體不同關(guān)鍵點(diǎn)之間是有空間約束關(guān)系的，怎么去best capture various spatial relationships between human joints是關(guān)鍵。

3. 方法

本節(jié)主要對(duì)姿態(tài)估計(jì)的方法進(jìn)行簡(jiǎn)單介紹，由于篇幅有限，難以呈現(xiàn)論文的全貌，大家可自行閱讀原論文。2D姿態(tài)估計(jì)方法可以分為單人姿態(tài)估計(jì)（SPPE）和多人姿態(tài)估計(jì)（MPPE）兩個(gè)部分，其中多人姿態(tài)估計(jì)又分為自頂向下（Top-down）和自底向上（Bottom-up）兩種。

3.1. SPPE

DeepPose (Google, 2014)[1]

DeepPose

使用AlexNet作為backbone
直接回歸關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)
使用級(jí)聯(lián)的結(jié)構(gòu)來refine結(jié)果

Joint training with CNN and Graphical Model（LeCun, 2014）[2]

開始使用heatmap

CPM (CMU, 2016)[3]

全卷積網(wǎng)絡(luò)，可以端到端訓(xùn)練

CPM是SPPE中的首篇經(jīng)典之作，來自CPM的Jia Deng組（之后同組改進(jìn)出了OpenPose，是目前Bottom-up方法中影響力最大的方法），CPM創(chuàng)新之處主要在于其提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

網(wǎng)絡(luò)有多個(gè)stage組成，以第二個(gè)stage為例，他的輸入由兩部分組成，一個(gè)是上一個(gè)stage預(yù)測(cè)出的heatmap，一個(gè)是自己這個(gè)stage中得到的feature map，也就是在每一個(gè)stage都做一次loss計(jì)算，這樣做可以使網(wǎng)絡(luò)收斂更快也有助于提高精度。
上一層預(yù)測(cè)的heatmap可以提供豐富的spatial context，這對(duì)關(guān)節(jié)點(diǎn)的識(shí)別是非常重要的
正式開啟e2e學(xué)習(xí)時(shí)代

Stacked Hourglass Network (Jia Deng組, 2016)[4]

hourglass影響深遠(yuǎn)，是常用的backbone，時(shí)至今日，效果依然很能打。

該工作的主要?jiǎng)?chuàng)新在于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面的改進(jìn)，從圖中可以看出，形似堆疊的沙漏。

每一個(gè)沙漏模塊包含了對(duì)稱的下采樣和上采樣的過程，每一個(gè)box都代表了一個(gè)有跨層連接的子模塊

網(wǎng)絡(luò)使用了中間監(jiān)督，也就是圖中的藍(lán)色框是一個(gè)預(yù)測(cè)的heatmap，這加快了網(wǎng)絡(luò)的收斂也提高了實(shí)際效果

Fast Human Pose (2019)[5]

backbone是hourglass，這篇文章把知識(shí)蒸餾用在了pose問題上，算是一次很好的嘗試

為了追求cost-effective，需要compact的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4-stage hourglass可以取得95%的8-stage的效果
一半的channel數(shù)（128）只會(huì)導(dǎo)致1%的performance drop
使用蒸餾來做監(jiān)督的增強(qiáng)，Students learn knowledge from books (dataset) and teachers (advanced networks).

3.2. MPPE

3.2.1. Top-down

G-RMI (Google, 2017)[6]

使用Faster-RCNN作為人體檢測(cè)器，姿態(tài)部分基于ResNet估計(jì)了offset來refine

Faster-RCNN得到bounding box之后進(jìn)行image cropping，使得所有box具有同樣的縱橫比，然后擴(kuò)大box來包含更多圖像上下文

使用ResNet作為backbone來估計(jì)heatmap和offset vector，因?yàn)榈玫絟eatmap之后我們往往還需要一個(gè)argmax的操作才能得到關(guān)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)，而這個(gè)過程中由于網(wǎng)絡(luò)的下采樣過程，heatmap勢(shì)必分辨率比原圖更小，所以得到的坐標(biāo)會(huì)出現(xiàn)偏移，因此又估計(jì)了一個(gè)offset vector來補(bǔ)償?shù)暨@種量化誤差。
OKS-based NMS：基于關(guān)鍵點(diǎn)相似度來衡量?jī)蓚€(gè)候選姿態(tài)的重疊情況，在目標(biāo)檢測(cè)中常基于IoU來做NMS，但是姿態(tài)估計(jì)中輸出的是關(guān)鍵點(diǎn)，更適合用這種屬性來衡量。

RMPE (上交盧策吾老師組, 2017)[7]

上交盧策吾老師組的工作，是國(guó)內(nèi)比較好的姿態(tài)估計(jì)方面的工作，AlphaPose開源代碼影響廣泛。

SSTN(Symmetric Spatial Transformer Network)：在不準(zhǔn)確的bounding box中提取擔(dān)任區(qū)域
STN來選擇RoI
SPPE幫助STM得到準(zhǔn)確的區(qū)域
PNMS(Parametric Pose Non-Maximum-Suppression)來去除冗余的姿態(tài)
PGPG(Pose-Guided Proposals Generator)

Compositional Human Pose Regression (MSRA, 2018)[8]

MSRA Xiao Sun組的工作，從輸出表示下手，由于heatmap表示的量化誤差和坐標(biāo)表示的效果不好，作者提出使用bones as representation。

bones比joints更穩(wěn)定，并且可以包含更多的幾何信息，為了避免直接計(jì)算bones的MSE所引起的累積誤差，作者提出考慮長(zhǎng)距離目標(biāo)，會(huì)考慮兩關(guān)節(jié)點(diǎn)之間所有bones之和。作者把輸出表示重新參數(shù)化了，與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)無關(guān)，同樣可以用于3D。

CPN (曠視，2018)[9]

采用的是top-down的方法，采用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一個(gè)U-Shape的結(jié)構(gòu)，因?yàn)閷?duì)于關(guān)鍵點(diǎn)定位來說，不同尺度的特征會(huì)起到不同的作用，淺層的特征可以幫助定位，深層的特征可以幫助識(shí)別什么什么部位。而且關(guān)鍵點(diǎn)的定位是有難易之分的，所以，很自然的想法，要找到難定位的關(guān)鍵點(diǎn)，對(duì)它們進(jìn)行更多的操作，所以就有了難例挖掘和RefineNet。

多尺度特征信息的融合是網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的一個(gè)很大的目標(biāo)，作者使用 GlobalNet (global pyramid network, U-Shape)來處理easy keypoints，GlobalNet中包含了下采樣和上采樣（插值非轉(zhuǎn)置卷積）的過程。
使用RefineNet (pyramid refined network)來處理hard keypoints
OHKM(online hard keypoints mining)用來找出hard keypoints，類似于檢測(cè)中的OHEM

MSPN (曠視，2018)[10]

在CPN的基礎(chǔ)上做了改進(jìn)，類似于stacked hourglass的結(jié)構(gòu)，把CPN也堆疊起來了，他們也提出detector精度不是很重要，只要夠用就行。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面的改進(jìn)

Simple Baseline (MSRA, 2018)[11]

MSRA Bin Xiao等人的工作（后續(xù)也推出了HRNet系列和HigherHRNet），真的很simple，作者就是把hourglass和CPN中的upsample部分用deconvolution做了，作者論文中提到想探究how good could a simple method be? 真是會(huì)寫。

從圖中不難看出，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常簡(jiǎn)潔，作者使用Deconvolution來做上采樣，網(wǎng)絡(luò)中也沒有不同特征層之間的跨層連接，和經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Hourglass和CPN相比都十分簡(jiǎn)潔。

MultiPoseNet (2018)[12]

作者使用了兩個(gè)subnet，一個(gè)用來輸出keypont和segmentationd的heatmap，另一個(gè)是detector，用來輸出人體的bounding box，然后將這兩種輸出送到PRN，Pose Residual Network中，得到最終的pose。最關(guān)鍵的部分就是PRN，作者說他們先從data中學(xué)習(xí)pose structures，然后可以解決遮擋的問題。這部分作者沒有講清楚，呵呵。作者給出的結(jié)果是很好的，在單1080ti上COCO數(shù)據(jù)集可以達(dá)到23FPS的速度，效果也是與SOTA的Top-down方法competitive的。

backbone也就是用來提取特征的部分采用的是resnet和兩個(gè)FPN(用兩個(gè)的原因是因?yàn)楹竺嬉觾蓚€(gè)subnet)
keypoint subnet用來輸出keypoint和segmentation的heatmap
person detect subnet用來檢測(cè)人體，使用的是RetinaNet作為detector
pose residual network輸出最終的pose，說是在學(xué)習(xí)了data的pose structures之后可以有效應(yīng)對(duì)遮擋的問題

Deeply learned compositional models (2019)[13]

我沒有很明白他這個(gè)compositional的意思，大概是把人體當(dāng)成一個(gè)樹結(jié)構(gòu)，children可以幫助parent，也就是文章中所說的bottom-up (不是常提到的那個(gè))，parent也可以幫助children，也就是文章中所說的top-down

compositional models

HRNet (MSRA, 2019)[14]

MSRA Bin Xiao等人繼simple baseline之后又一力作。網(wǎng)絡(luò)常常包括下采樣和上采樣過程，上采樣的目的就是要得到高分辨率圖像，基于這一觀察，該項(xiàng)工作始終在一分支保留著高分辨率的圖像，HRNet是像ResNet一樣的通用backbone，但是其在姿態(tài)估計(jì)方面的影響是比較大的，效果也是比較好的。

各個(gè)scale之間互相fuse，并不是一個(gè)串聯(lián)的下采樣過程，這樣保留了原分辨率的feature，會(huì)有很好的spatial信息。

Enhanced Channel-wise and Spatial Information (字節(jié)跳動(dòng)， 2019)[15]

這項(xiàng)工作主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)，主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)在于加入channel shuffle和注意力機(jī)制。

Channel Shuffle Module (CSM): reshape-transpose-reshape, 經(jīng)過這一通操作之后，希望feature能夠和通道的上下文信息相關(guān)。

spatial attention: （feature level）希望網(wǎng)絡(luò)對(duì)于特征圖是pay attention to task-related regions而不是整張圖片。
Channel-wise Attention: (channel level) 從SE-Net中借鑒來，主要包含GAP和Sigmoid兩個(gè)步驟，希望網(wǎng)絡(luò)可以選擇更好的通道來detect pattern。

Related Parts Help (2019)[16]

這篇文章很好，作者提到人體并不是所有keypoint都是相關(guān)的，所以用一個(gè)shared feature來預(yù)測(cè)不好，作者根據(jù)mutual information把人體關(guān)鍵點(diǎn)分成五類，網(wǎng)絡(luò)先學(xué)一個(gè)shared feature，然后再為這五類分出五個(gè)branch，學(xué)習(xí)specific features for relates parts Evaluation: 這個(gè)方法很好，值得借鑒，相關(guān)的可以提供幫助，不相關(guān)的keypoint硬是用shared feature來預(yù)測(cè)，反而會(huì)導(dǎo)致文章中所說的negative transfer

Related body parts 把keypoint分成多個(gè)group，根據(jù)mutual information
Part-based branching network (PBN) learn specific features for each group of related parts

Crowd Pose (上交盧策吾老師組，2019)[17]

這項(xiàng)工作主要是要處理擁擠場(chǎng)景下的多人姿態(tài)估計(jì)問題，并且在MPII, COCO和AI Challenger數(shù)據(jù)集基礎(chǔ)上做了一個(gè)新的crowd benchmark。

在擁擠場(chǎng)景下，在同一個(gè)box內(nèi)，我們可能需要處理很多其他人的關(guān)鍵點(diǎn)，該項(xiàng)工作設(shè)計(jì)了joints candidate loss來估計(jì)multi-peak heatmaps，讓所有可能的關(guān)節(jié)點(diǎn)都作為候選。
Person-joint Graph: joint node是通過關(guān)節(jié)點(diǎn)間的距離來建立，person node通過檢測(cè)的human proposals來建立，兩者之間的edge通過看是否有contribution來建立。由此建立了一個(gè)人-關(guān)節(jié)的graph，也就轉(zhuǎn)化到了圖論問題上，目標(biāo)就是最大化二分圖中的邊權(quán)重。使用updated Kuhn-Munkres解決這個(gè)問題。

Single-Stage Multi-Person Pose Machines (NUS, 2019)[18]

backbone是hourglass，提出分級(jí)的SPR，把person instance and position information 統(tǒng)一了起來，所以可以做到single-stage。估計(jì)人的中心root joint，其他關(guān)節(jié)由估計(jì)的displacement來處理。

Hierarchical SPR
A unique root for each person
Several joint displacements for each joint
heatmap for root joint (L2 loss)
dense displacement map for each joint (smooth L1 loss)

3.2.2. Bottom-up

DeepCut (Germany, 2016)[19]

用了Fast R-CNN和ILP，速度比較慢

pipeline（Bottom-up）
detect 檢測(cè)人體關(guān)鍵點(diǎn)（Adapted Fast R-CNN）并且把他們表示為graph中的節(jié)點(diǎn)
label 使用人體關(guān)節(jié)點(diǎn)類別給檢測(cè)出的關(guān)鍵點(diǎn)分類，比如arm, leg
partition 將關(guān)鍵點(diǎn)分組到同一個(gè)人
使用pairwise terms來做優(yōu)化

Associative Embedding (Jia Deng組，2016)[20]

基于Jia Deng組之前的stacked hourglass network做的（也啟發(fā)了后來該組的CornerNet）作者的insight很好，Many CV tasks can be viewed as joint detection and grouping，提出tag heatmap來group人體部件。

produce detection heatmaps and associate embedding tags together (bottom-up but single-stage) and then match detections to others that share the same embedding tag
主要的工作在于提出了associate embedding tag，也就是說預(yù)測(cè)每個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的時(shí)候也同時(shí)預(yù)測(cè)這個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)的tag值，具有相同tag值的就是同一個(gè)人的關(guān)節(jié)點(diǎn)

DeeperCut (Germany, 2017)[21]

基于DeepCut的改進(jìn)

使用深層的ResNet架構(gòu)來檢測(cè)body part
使用image-conditioned pairwise terms來做優(yōu)化，可以將眾多候選節(jié)點(diǎn)減少，通過候選節(jié)點(diǎn)之間的距離來判斷該節(jié)點(diǎn)是否重要

OpenPose (CMU, 2017)[22]

可以做到實(shí)時(shí)，作者在CVPR上的報(bào)告直接拿筆記本現(xiàn)場(chǎng)對(duì)著觀眾演示，十分驚艷，不僅可以估計(jì)姿態(tài)，還可以估計(jì)臉、手和腳的關(guān)鍵點(diǎn)，也就是全身都估計(jì)了遍。是目前Bottom-up方法中影響最大的工作。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基于CPM改進(jìn)，網(wǎng)絡(luò)包含兩個(gè)分支，一個(gè)分支預(yù)測(cè)heatmap，另一個(gè)分支預(yù)測(cè)paf(part affine field)，paf也是這項(xiàng)工作的關(guān)鍵所在。
paf是兩個(gè)關(guān)節(jié)點(diǎn)連接的向量場(chǎng)，可以把它看做肢體，以paf為基礎(chǔ)，把group的問題轉(zhuǎn)化文二分圖匹配（bipartite graph）的問題，使用匈牙利算法求解。

PersonLab (2018)[23]

這篇也是估計(jì)了offset來做refine，并且也是multi-task的，估計(jì)了short mid long三種offsets，各自都有不同的作用。

short-range offsets to refine heatmaps
mid-range to predict pairs of keypoints
greedy decoding to group keypoints into instances

PifPaf (EPFL, 2019)[24]

該工作主要貢獻(xiàn)在于提出PIF和PAF（非OpenPose的PAF）這兩種向量。

從圖中可以看出，網(wǎng)絡(luò)基于ResNet，encoder最后輸出兩個(gè)分支，PIF和PAF向量場(chǎng)。
PIF向量場(chǎng)是17x5，其中17是關(guān)節(jié)數(shù)，5表示用于優(yōu)化heatmap的值。
PAF向量場(chǎng)是19x7，其中19代表了19種肢體連接，7表示了confidence和offset來優(yōu)化肢體向量的值。
關(guān)鍵點(diǎn)由PIF給出，關(guān)鍵點(diǎn)之間的連接由PAF給出，接下來就是使用Greedy Decoding進(jìn)行g(shù)roup的過程了。

HigherHRNet (字節(jié)跳動(dòng)，2020)[25]

字節(jié)跳動(dòng)Bin Xiao團(tuán)隊(duì)的工作，基于之前的HRNet工作和associative embedding。

HRNet在bottom-up方法中的嘗試，associative embedding加上更強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)。

4. 總結(jié)

大體的創(chuàng)新點(diǎn)主要集中在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特征表示兩個(gè)方面，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是一個(gè)填不滿的坑，怎么更好的抽取信息，利用信息是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的本質(zhì)。在輸出特征的表示方面主要有heatmap和自定義的向量場(chǎng)，人為設(shè)計(jì)的向量也許可以更好地指引網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。人體的關(guān)節(jié)點(diǎn)不是孤立的，利用好這種先驗(yàn)的肢體關(guān)系也可以更好地指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

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