人体姿态算法

发布网友 发布时间：2024-07-02 07:01

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热心网友 时间：2024-10-07 05:43

  人体姿态估计是计算机视觉中一个很基础的问题。从名字的角度来看，可以理解为对“人体”的姿态（关键点，比如头，左手，右脚等）的位置估计。
  人体姿态估计可以分为两种思路，
（1）“top-down”，它指先检测人体区域，再检测区域内的人体关键点。

  已有"bottom-up"方法缺点：（1）未利用全局上下文先验信息，也即图片中其他人的身体关键点信息；（2）将关键点对应到不同的人物个体，算法复杂度太高。
  文章改进点：提出“Part Affinity Fields (PAFs)”，每个像素是2D的向量，用于表征位置和方向信息。基于检测出的关节点和关节联通区域，使用greedy inference算法，可以将这些关节点快速对应到不同人物个体。

  损失函数是保证网络能收敛的最重要的关键点，因此作者对两分支的损失函数均采用L2 loss。训练时，每个阶段都会产生loss，避免梯度消失；预测时只使用最后一层的输出。公式表示如下：

其中，表示branch1 的label图，也称为heatmap; 是branch2 的label图，也称为vectormap。另外，考虑到有些训练数据集只标注了图片中部分人物的关节点，因此对损失函数采用了空域加权操作，W表示二值化mask矩阵，当位置p的标签缺失时其值为0，否则值为1。显然，对于未被标记的人物关节点 ，而被标记的人物关节点和非关节点 ,所以未被标记的人物关节点不会影响模型的学习过程，整个CNN网络架构的优化目标函数如下，

   实际上就是使用2D高斯分布建模，求出一张图像上身体j部位的heatmap，记第k个人的第j个关节的heatmap为 ， 表示位置信息，则有：

   表示了使用part affinity fields（PAF）建模骨骼区域，对于骨骼区域内的每一个像素，使用2D向量同时表征位置和方向信息，这里的方向指代当前骨骼对应的关节点对的连接方向，对应vectormap。以下图的骨骼区域为例

  经过上述过程，我们已经得到各个关节点的坐标图--heatmap，与关节对连接的vectormap，现在的问题就是如何合理地在推理阶段将各个关节连接成一段骨骼，并将它们组装成一个人？
  关节拼接：对于任意两个关节点位置 和 ，通过计算PAFs的线性积分来表征骨骼点对的相关性，也即表征了骨骼点对的置信度，公式表示如下， 为了快速计算积分，一般采用均匀采样的方式近似这两个关节点间的相似度，   多人检测：由于图片中人数不确定，同时伴随遮挡、变形等问题，因此只使用上述计算关节对相似度，只能保证局部最优，因此作者利用greedy relaxation的思想生成全局较优的搭配。具体操作如下：
（1）已知不同关节点的heatmap，也就是不同人的某个关节点的点集；
（2）现在要将不同的点集进行唯一匹配，如：一群表示手肘的点集和手腕的点集，两点集中的点必须存在唯一匹配；
（3）关节点之间的相关性PAF已知，将关键点作为图的顶点，将关键点之间的相关性PAF看为图的边权，则将多人检测问题转化为二分图匹配问题，并用匈牙利算法求得相连关键点最优匹配。

  由上图可知，COCO数据集总共有18个关键点，17个肢体骨架，但heatmap多了一个背景图，vectormap多了耳朵和肩膀的肢体，为什末要虚构这麽一个肢体呢，因为有时候人体是背对相机的，眼睛这个关键点是不可见的，为了更好的预测耳朵，引入这两个个肢体（也就是关节对：2-16和5-17）。所以总共有19个肢体，应为vectormap为矢量，预测时分为x,y两个分量，所以有19*2=38

  完全参考 https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/81236115 ，结合2.4节中vectormap( )的计算公式与绿色虚线框内的区域以点集数学公式理解。
  关键是叉乘的几何意义是两个向量所组成的平行四边形的面积，所以 就表示与向量 平行距离为 的区域，也就是骨骼宽度。

后来论文作者对网络结构进行了改进，使得效果更好，速度更快，参考文献【11】。

【1】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【2】 人体姿态估计的过去、现在和未来
【3】 论文解读-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【4】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields【菜鸟读者】
【5】 知乎：openpose笔记
【6】 openpose论文总结：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【7】 详细介绍匈牙利算法步骤
【8】 Github 项目 - OpenPose 关键点输出格式
【9】 openpose的细节处理
【10】 tf-openpose人体姿态估计标签生成--heatmap--vectormap
【11】 OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields

热心网友 时间：2024-10-07 05:44

  人体姿态估计是计算机视觉中一个很基础的问题。从名字的角度来看，可以理解为对“人体”的姿态（关键点，比如头，左手，右脚等）的位置估计。
  人体姿态估计可以分为两种思路，
（1）“top-down”，它指先检测人体区域，再检测区域内的人体关键点。

  已有"bottom-up"方法缺点：（1）未利用全局上下文先验信息，也即图片中其他人的身体关键点信息；（2）将关键点对应到不同的人物个体，算法复杂度太高。
  文章改进点：提出“Part Affinity Fields (PAFs)”，每个像素是2D的向量，用于表征位置和方向信息。基于检测出的关节点和关节联通区域，使用greedy inference算法，可以将这些关节点快速对应到不同人物个体。

  损失函数是保证网络能收敛的最重要的关键点，因此作者对两分支的损失函数均采用L2 loss。训练时，每个阶段都会产生loss，避免梯度消失；预测时只使用最后一层的输出。公式表示如下：

其中，表示branch1 的label图，也称为heatmap; 是branch2 的label图，也称为vectormap。另外，考虑到有些训练数据集只标注了图片中部分人物的关节点，因此对损失函数采用了空域加权操作，W表示二值化mask矩阵，当位置p的标签缺失时其值为0，否则值为1。显然，对于未被标记的人物关节点 ，而被标记的人物关节点和非关节点 ,所以未被标记的人物关节点不会影响模型的学习过程，整个CNN网络架构的优化目标函数如下，

   实际上就是使用2D高斯分布建模，求出一张图像上身体j部位的heatmap，记第k个人的第j个关节的heatmap为 ， 表示位置信息，则有：

   表示了使用part affinity fields（PAF）建模骨骼区域，对于骨骼区域内的每一个像素，使用2D向量同时表征位置和方向信息，这里的方向指代当前骨骼对应的关节点对的连接方向，对应vectormap。以下图的骨骼区域为例

  经过上述过程，我们已经得到各个关节点的坐标图--heatmap，与关节对连接的vectormap，现在的问题就是如何合理地在推理阶段将各个关节连接成一段骨骼，并将它们组装成一个人？
  关节拼接：对于任意两个关节点位置 和 ，通过计算PAFs的线性积分来表征骨骼点对的相关性，也即表征了骨骼点对的置信度，公式表示如下， 为了快速计算积分，一般采用均匀采样的方式近似这两个关节点间的相似度，   多人检测：由于图片中人数不确定，同时伴随遮挡、变形等问题，因此只使用上述计算关节对相似度，只能保证局部最优，因此作者利用greedy relaxation的思想生成全局较优的搭配。具体操作如下：
（1）已知不同关节点的heatmap，也就是不同人的某个关节点的点集；
（2）现在要将不同的点集进行唯一匹配，如：一群表示手肘的点集和手腕的点集，两点集中的点必须存在唯一匹配；
（3）关节点之间的相关性PAF已知，将关键点作为图的顶点，将关键点之间的相关性PAF看为图的边权，则将多人检测问题转化为二分图匹配问题，并用匈牙利算法求得相连关键点最优匹配。

  由上图可知，COCO数据集总共有18个关键点，17个肢体骨架，但heatmap多了一个背景图，vectormap多了耳朵和肩膀的肢体，为什末要虚构这麽一个肢体呢，因为有时候人体是背对相机的，眼睛这个关键点是不可见的，为了更好的预测耳朵，引入这两个个肢体（也就是关节对：2-16和5-17）。所以总共有19个肢体，应为vectormap为矢量，预测时分为x,y两个分量，所以有19*2=38

  完全参考 https://blog.csdn.net/m0_37477175/article/details/81236115 ，结合2.4节中vectormap( )的计算公式与绿色虚线框内的区域以点集数学公式理解。
  关键是叉乘的几何意义是两个向量所组成的平行四边形的面积，所以 就表示与向量 平行距离为 的区域，也就是骨骼宽度。

后来论文作者对网络结构进行了改进，使得效果更好，速度更快，参考文献【11】。

【1】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【2】 人体姿态估计的过去、现在和未来
【3】 论文解读-Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【4】 Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation Using Part Affinity Fields【菜鸟读者】
【5】 知乎：openpose笔记
【6】 openpose论文总结：Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
【7】 详细介绍匈牙利算法步骤
【8】 Github 项目 - OpenPose 关键点输出格式
【9】 openpose的细节处理
【10】 tf-openpose人体姿态估计标签生成--heatmap--vectormap
【11】 OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields