姿态估计（人体关键点检测）之CPN

CPN：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation

旷视科技face++发表于cvpr2018，模型取得2017年coco keypoint benchmark冠军。
论文：https://arxiv.org/abs/1711.07319
官方代码：https://github.com/chenyilun95/tf-cpn

基本思想

此方法为TOP-DOWN方法，需依赖另一个人体检测模型，先把人体检测出来，再用此模型进行关键点检测。
对于比较明显的关键点，基于局部信息就能识别出来，如眼睛鼻子；但对于比较隐晦的关键点，如躯干部分或者有遮挡的部分，需要视野比较大的全局信息。因此设计两个堆叠的网络，一个负责明显关键点的检测，另一个在此基础上进行修正。

整体框架

模型分为两大部分，一部分是Globalnet，主体是resnet，负责初步检测关键点坐标；第二部分是Refinenet，对第一部分的各层进行进一步加工，然后用concat进行堆叠，负责对困难部分关键点进行检测。

流程

• 训练
  • 输入：裁剪、缩放后的包含人体的图片（假设输入尺寸为(384, 288)，后面尺寸皆以此为参照，若输入尺寸改变，相应的输出尺寸也会改变），标签为4个由ground truth经高斯模糊后生成的heatmap（尺寸相同，皆为输入的1/4，即(96, 72)，但高斯模糊的程度不同）
  • loss：分为两部分，第一部分是Globalnet的输出，第二部分是RefineNet的输出，最后loss为两部分的和
    • Globalnet部分：
      如框架图，取resnet的4个feature，分别经过1x1卷积，把通道数变为17；
      最下层（尺寸最小的那层，实际上为resnet的最top层，图里倒过来了），载经1x1和3x3的卷积后，upsample （代码里为粗暴的resizelinear）缩放到(96, 72)大小然后与模糊程度最大的heatmap计算L2损失（像素点相减，取平方和）；
      以上各层分别由下一层经upsample缩放到(96, 72)，经1x1卷积后与该层的feature逐点相加，再经1x1和3x3卷积，与对应的heatmap计算L2损失。
      最后globalnet的损失为各层损失的平均值乘以权重（代码里为0.5）。
    • RefineNet部分：
      由Global的4个feature（逐点相加后的和）经过不同数量的bottleneck卷积（数量如上结构图，对本来已经比较深层的最下层卷积的次数比较多，而对本来比较浅层的上层卷积次数比较少，感觉有点反常），统一upsample成统一大小(96, 72)，concat堆叠到一起，再通过卷积把通道数改变到17，然后与模糊程度最小的heatmap分通道计算L2损失；
      取各通道中loss最大的若干个（OHEM，代码中为8个）的平均值作为RefineNet的loss值。
• 预测
  • 输入：每张图片进行左右flip，分别预测
  • 输出：预测部分只取RefineNet最后输出的heatmap（尺寸为(96, 72, 17))，然后把一对flip的结果计算平均值。得到的是每个关键点一张heatmap，经过高斯模糊，然后取最大值点的坐标作为关键点坐标；取第二大值点的坐标与最大值点的坐标之间的距离，计算一个偏移量；关键点坐标与偏移量的和为最后的关键点坐标。

  PS

  论文介绍了很多训练的trick和对比试验结果，有兴趣请参考原论文