convolutional pose machines, CVPR 2016
convolutional pose machines, CVPR 2016.
论文：http://arxiv.org/abs/1602.00134
project：https://github.com/shihenw/convolutional-pose-machines-release
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看到这篇论文，心里还是有点难受的，当初做pose的毕设时，为什么就不参考下这篇掉渣天的论文呢？
别问我为什么！！！
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个人理解
从这个框架来说，类似multi-stage的cascaded network（如deeppose，lecunnet），但是该框架不同于以往的cascaded network：
1 是全卷积网络（FCN），使得整个网络是可导的，也就是意味着可以joint training；
2 不需要显式构建spatial model（或者递归神经网络），通过加大网络的感受野的方式来学习parts之间的空间几何约束关系；
3 不需要post-process
4 容易扩展到multi-person的pose estimation
5 不需要显式利用prior
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转入正题：
废话少说，看图（framework）
整个framework还是比较清晰的，也就是构建多个FCN网络来预测part/joint的heat maps，这多个FCN就构成了convolutional pose machines（CPM）。
跟别人不同的是，尽管CPM是一个cascaded网络，但是CPM是一个交互的sequence framework，即上一个FCN的上下文（contextual）会作为下一个FCN的输入。
这样就会自然而然地满足了CPM得multi-loss的joint training，而且stage越往前的objective还起到解决梯度弥漫的作用，以及自然而然地提高CPM的感受野。
ps：
值得注意的是，每个stage的卷积核大小的设计，（可以参考deep parsing net的对大卷积核的理解和分析）
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目标函数
至于怎么产生ground-truth heat maps的，具体可以参考lecunnet或者flownet。
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至于怎么training？
论文里给出了4中方式，为了方便还是截图为好
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至于怎么test？
笔者觉得要么就是用最后一个stage的heat maps来回归出parts/joints的坐标，要么就是把所有的stages的heat maps的加起来，来回归出parts/joints的坐标
从framework来看，即使stage=6，该framework还是比较小，测试速度应该挺快的。
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感受野（receptive field）大小的作用
论文里的这一点，笔者是满满的惊讶的，解决了一直来笔者心头对receptive field多大才合适的疑惑，
btw，毕设里为啥没有想到这点呢？
继续哭晕在厕所！！！
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intermediate supervision
这点应该类似于GoogleNet的auxiliary classfier，用来解决网络随着深度加深而梯度消失的问题。
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sequential/stage pose machine的implictly modeling long-range dependencies between parts
这个看图理解就好，也就是随着stage，CPM会学习到parts之间的空间几何约束关系来纠结这些容易出错的情况，
但是没想到学到的contextual cues能够如此厉害，简直比显式构建的spatial prior model来的好。
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看实验效果
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结果可视化
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后记
从效果上来看，吊吊的，framework 也容易复现。
有机会的话，重拾毕设时的pose，来套用该框架，看看效果会不会飞起来
（说白了，笔者就是菜鸟一个，哭晕在厕所）
btw，从目前的cvpr，iccv，eccv来看，pose estimation这个问题或者performance已经在各大公开数据集上，刷的飞起来了，笔者会持续关注这个方向的最新进展，好期待！
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