【Pose】Convolutional Pose Machines

论文下载地址： https://arxiv.org/abs/1602.00134

1. Introduction

人体姿态检测的目标是输入一张图片，图片中包含一个或多个人。输出是这一个或多个人的骨架信息。在这个过程中，最重要的事情就是检测人体中的各个关键点key point。连接这些关键点才能输出一个骨架。
Convolutional Pose Machines 简称为CPM。CPM 是一种Top-down的方法。意思是先检测出一个人的区域，然后在这个区域中再进行检测，输出key point的热力图heat map（论文中是belief map）。
CPM由若干个stage构成，最终的输出是最后一个stage的输出。多个stage通过增大感受野逐渐使belief map的精度更高。

不同阶段的heatMap

最终输出一个人不同部位的heatMap

3. Method

3.1 Pose Machines

CPM的目标是输出人体每一个关节的位置。

a) stage 1 阶段
$$g_1({\text{x}}_z)\to \{b_1^p(Y_p=z){\}}_{p\in \{0...P\}}\text{\hspace{1em}(1)}$$

• $g_1$ 是 stage 1 阶段的神经网络分类器
• $\text{x}$ 输入图像
• $b_1^p(Y_p=z)$ 表示为在区域z上，分类器对于该区域是部位p预测的得分，也就是p个热力图

b) stage t 阶段
$$g_t({\text{x}}_z^{\prime },{\psi }_t(z,b_{t-1}))\to \{b_t^p(Y_p=z){\}}_{p\in \{0...P+1\}}\text{\hspace{1em}(3)}$$

• ${\text{x}}_z^{\prime }$是由原图得到的一个feature map
• $b_{t-1}$是上一阶段输出的belief map
• ${\psi }_t(\cdot )$将$b_{t-1}$转换为context feature,与 ${\text{x}}_z^{\prime }$做concat，然后输入到神经网络进行前向传播。

c) $g_1$网络的结构

d) $g_t$网络的结构

3.2 Convolutional Pose Machines：

3.2.1 Keypoint Localizaton Using Local Image Evidence

• stage1如上述插图a和c所示: stage 1只对输入图片做处理。在该阶段，输入图片经过X代表的经典VGG结构，并用1*1卷积，输出一个belief map。
• 如果人体有p个关节点，那么belief map有p层，每一层表示一个关节点的heatmap，最后增加一层为背景。
• belief map与label计算该阶段的loss，并存储起来，在网络末尾将每一层的loss加起来作为total loss用于反向传输，实现中间监督，避免梯度消失。

3.2.2 Sequential Prediction with Learned Spatial Context Features

• stage 1 一般可以准确输出头部的热力图，但是由于人员运动的姿态不同，对于其他关节不能准确预测。所以需要state t 。
• 对于stage 2 以及后面的stage，其结构一致，我们统称为stage t。
• 在stage t 中，网络的输入包含两个内容：
• • 1)上一个stage输出的belief map;
• • 2 )对原始图片的处理结果，这里的处理操作如插图(d)x‘部分所示，与stage 1中的X一样，也是借鉴经典的VGG中的结构。
    如果图片中有多个人物，需要对多人进行姿态估计时，在这里还要输入一个center map。center map是一个高斯响应，当图片中有多人时，center map告诉神经网络目前要处理的人的位置，从而自底向上处理多人pose问题。
    stage t阶段输出与stage 1 一致，也是标注关节点位置的belief map。

感受野

感受野即输出图片一个像素在原始图片上映射的区域大小。CMP采用大卷积核获得大感受野，对于推断被遮挡的关节很有效。可以看到在网络的stage 2 的输出部分，感受野已经扩大到400$\times$ 400的大小。
作者在论文中指出，预测的准确率随着感受野的增大而提高（这里应该指的是在同一个网络中感受野的增大，即在同一次训练过程中感受野的增大），在FLIC数据集中对于手腕关节的预测，当感受野增大到250pixcel时预测的准确率趋于稳定状态，这表明神经网络编码了（encode）身体部件之间的长距离交互。在以上网络结构图最好的输出结果中，将原始图片预处理至$368\times 368$，stage 2 输出值的感受野相当于原始输入图片的400*400像素，此时感受野可以覆盖图片中身体的任何一个部件。stage越多，感受野也就越大。下面是论文中给出的准确率随感受野上升的曲线图：
论文中指出，为了增大感受野，一般有如下几种方式：

• 增大pool，但是这种做法对图片额外添加的信息过多，会牺牲精度；
• 增大卷积核，但这种方式会增加参数量；
• 增加卷积层，但卷积层过多会造成网络的负担，造成梯度消失等问题。
• 论文中提出的增大卷积和的方式是增大stride，确实stride越大感受野相应的也增大，并且论文中指出，在高精度区域，8stride和4stride表现一样好。

3.2.3. Learning in Convolutional Pose Machines

随着网络的增加，会存在梯度消失的情况，如红线所示。
在每一个stage后增加loss函数反穿可以避免梯度消失，使模型正常训练。

references

• 【代码实现】https://blog.csdn.net/yeahDeDiQiZhang/article/details/78131566?locationNum=1&fps=1
• 【讲解】https://blog.csdn.net/cherry_yu08/article/details/80846146