【HRNet】《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》

CVPR-2019

代码：https://github.com/leoxiaobin/deep-high-resolution-net.pytorch

---

---

1 Background and Motivation

2D Human Pose Estimation 是对 human anatomical key-points 进行定位，在动作识别，人机交互，动画（animation）等方面有许多应用

最近 SOTA 的方法采用的是 CNN，遵循 high-to-low resolution 然后 raise the resolution 的流程，比如 Hourglass（对称的），dilated convolution（ResNet stage 5 中）

作者提出 HighResolution Net (HRNet)，可以在网络整个流程中都 maintain high resolution representations

可以看到分辨率一直很坚挺

好处是 more accurate and spatially more precise

2 Related Work

传统方法基于

• probabilistic graphical model
• pictorial structure model（图结构模型）

深度学习方法

• regressing the position of keypoints
• estimating keypoint heatmaps
  • High-to-low and low-to-high（前后过程 Symmetric， 前面过程 heavy 后面 light， Combination with dilated convolutions）
  • Multi-scale fusion
  • Intermediate supervision（Inception）

3 Advantages / Contributions

提出 HRNet 主干网络来做人体关键点检测，让网络一直保持了高分辨率 representation，有利于更精确的关键点定位！

在 COCO / MPII 人体姿态估计数据集上表现惊艳

4 Method

1） Sequential multi-resolution sub-networks

传统的主干网络结构，随着网络的深入，空间分辨率不断的下降

$N_{11}$ → $N_{22}$→ $N_{33}$→ $N_{44}$

$N_{sr}$ 表示 $s$-th stage，分辨率是原来的 $\frac{1}{2^{r-1}}$

2）Parallel multi-resolution sub-networks

作者的主干网络

4 个并行的 sub-networks

3） Repeated multi-scale fusion

以上述并行多分辨率子网络的第三个 stage 为例（在 block 之间进行 fusion）

• $C_{sr}^b$ 表示 $s$-th stage，$b$-th block，分辨率是原来的 $\frac{1}{2^{r-1}}$
• ${\epsilon }_s^b$ 表示对应的 exchange unit

下图更细节的展示了 ${\epsilon }_s^b$ 操作

• 下采样
  one strided 3×3 convolution with the stride 2 for 2× down-sampling
  two consecutive strided 3 × 3 convolutions with the stride 2 for 4× down-sampling

• 上采样
  simple nearest neighbor sampling following a 1 × 1 convolution for aligning the number of channels

公式化表达如下

输入 $\{X_1,X_2,...,X_s\}$

输出 $\{Y_1,Y_2,...,Y_s\}$，分辨率和通道数（文中为 widths）同输入

每次输出都是对输入的一种 aggregation

$$Y_k=\sum _{i=1}^{s}a(X_i,k)$$

其中 $a(X_i,k)$ 表示把输入 $X$ 的分辨率 $i$ 变为 $k$（通过上采样或者下采样）

交换 unit 一顿操作后，最后会多生成出一个 parallel subnet，

$$Y_{s+1}:Y_{s+1}=a(Y_s,s+1)$$

分辨率倍率+1，小了一个 level

4） Heat-map estimation

损失为预测的 heat-map 和 GT 的 heat-map 的 mean squared error，

GT 的 heat-map 产生方式为，1 像素标准差的 2D gaussian

下面以均值为 6，方差为 2 的例子为例，可视化下 GT（单点）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
sigma = 2
kernel_size = 6
size = 2 * kernel_size + 1  # 2*6 +1 = 13
x = np.arange(0, size, 1, np.float32)  # (13,) 0~12
y = x[:, np.newaxis]  # (13,1)
x0 = y0 = size // 2  # 6
# The gaussian is not normalized, we want the center value to equal 1
x,y = np.meshgrid(x,y)
g = np.exp(- ((x - x0) ** 2 + (y - y0) ** 2) / (2 * sigma ** 2))  # (13,13)

g2 = g[kernel_size:,kernel_size:]
g3 = g[kernel_size:,:kernel_size+1]
g4 = g[:kernel_size+1,kernel_size:]
g5 = g[:kernel_size+1,:kernel_size+1]

plt.subplot(3,3,1)
plt.imshow(g2,cmap=plt.cm.jet) # 设置为热力图
plt.subplot(3,3,3)
plt.imshow(g3,cmap=plt.cm.jet) # 设置为热力图
plt.subplot(3,3,5)
plt.imshow(g,cmap=plt.cm.jet) # 设置为热力图
plt.subplot(3,3,7)
plt.imshow(g4,cmap=plt.cm.jet) # 设置为热力图
plt.subplot(3,3,9)
plt.imshow(g5,cmap=plt.cm.jet) # 设置为热力图
plt.show()

注意下 GT 为边界的时候，GT的情况

5） Network instantiation

4 stage 4 parallel sub-networks

第 1 个 stage 有 4 个 residual units（bottleneck）
第 2 个 stage 有 1 exchange block
第 3 个 stage 有 4 exchange block
第 4 个 stage 有 3 exchange block

一个 exchange block 包含 4 个 residual units，整个网络共 8 个 exchange block

作者搭建了通道数不同的两种大小的网络，HRNet-W32 and HRNet-W48，区别是最后 3 个 stage 的网络的通道数，一个是 64，128，256，一个是 96，192，384

5 Experiments

5.1 Datasets

• COCO keypoint detection dataset
  over 200,000 images and 250,000 person instance,17 keypoints
  • train 2017：57K images and 150K person instance
  • val 2017：5000 images
  • test-dev 2017：20K images

17 个关键点

"keypoints": [
    "nose",
    "left_eye",
    "right_eye",
    "left_ear",
    "right_ear",
    "left_shoulder",
    "right_shoulder",
    "left_elbow",
    "right_elbow",
    "left_wrist",
    "right_wrist",
    "left_hip",
    "right_hip",
    "left_knee",
    "right_knee",
    "left_ankle",
    "right_ankle"
]

图片来自 COCO Dataset person_keypoints.json 解析

---

• MPII Human Pose dataset
  25 K images with 40K subjects，12K for testing and remaining for training

16 个关键点

{ 
0 - r ankle, 
1 - r knee, 
2 - r hip,
3 - l hip,
4 - l knee, 
5 - l ankle, 
6 - pelvis，  # 骨盆（hip 中间）
7 - thorax， # 胸部（shoulder 中间）
8 - upper neck, # 上颈部
9 - head top, # 头顶
10 - r wrist,
11 - r elbow, 
12 - r shoulder, 
13 - l shoulder,
14 - l elbow, 
15 - l wrist }

其中 6、7、8 在计算 metric 的时候被 mask 掉了

手和脚上的 12 个关键点同 COCO，区别是 MPII 的 6-9，

---

• PoseTrack dataset
  略

5.2 COCO Key-point Detection

1） Evaluation metric

评价指标是基于的 Object Key-point Similarity （OKS，相当于目标检测中的 IoU）

公式如下

$$OKS=\frac{{\sum }_{i}exp(-d_i^2/2s^2{k}_i^2)\delta (v_i>0)}{{\sum }_i\delta (v_i>0)}$$

• $d_i$ 是 GT key-points 和预测的 key-points 之间的 Euclidean distance
• $v_i$ 是 visibility faly
• $k_i$ 是 constant 来 controls falloff（控制衰减，高斯分布中的 $\sigma$）
• $s$ 是 object scale

更细节的解释可以参考（MS COCO 目标检测 、人体关键点检测评价指标）

2）Training

更据人的大小，crop 周围区域，形成 4：3 比例，然后 resize 成 256×192 or 384×288 的网络输入

data augmentation

• random rotation （-45，45）
• random scale （0.65,1.35）
• flipping
• half body data augmentation

3）Testing

两步走，detect the person instance using a person detector，and then predict detection keypoints

作者用论文 《Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking》中方法（https://github.com/microsoft/human-pose-estimation.pytorch）来检测人，

flipping 的时候，会 avg flipping 图像和原图像生成的 heatmaps

4）Results on the validation set

作者网络 can benefit from

• ImageNet pre-train
• increasing the channels
• increasing the input size

5）Results on the test-dev set

significantly better than bottom-up approaches

上述描述来自 人体关键点检测（姿态估计）简介+分类汇总

extra datasets 是 AI challenger

5.3 MPII Human Pose Estimation

1）Training

除了输入为 256×256，其余同在 MS COCO 上实验一样

2）Testing

同 MS COCO 数据集上的测试，只是，两步走中第一步，不 detected person boxes，而是 adopt the standard testing strategy to use the provided person boxes（a six-scale pyramid testing procedure is performed）

3）Evaluation metric

（head-normalized probability of correct keypoint） PCKh，细节可以参考 【HPM Block】《Binarized Convolutional Landmark Localizers for Human Pose Estimation and Face Alignment with Limited Resources》（ICCV-2017） 中的相关介绍

头部距离是 GT head bbox 斜对角线 60% 的长度

eg：

$PCKh@0.5:\frac{error}{0.6\ast head\_distance}<0.5$

还有个衡量起来更全面的评价指标，叫 [email protected]，类似 AP 与 AP50 的关系，定义如下

$Mean@0.1:PCKh@0.1$~$PCKh@0.5$，step is 0.01

3）Results on the test set

5.4 Application to Pose Tracking

略

5.5 Ablation Study

在 256×192 分辨率下

1）Repeated multi-scale fusion

充分交互效果最好

2）Resolution maintenance

分辨率的影响

input size 的影响

最后来感受下算法的魅力

6 Conclusion（own） / Future work

• Human pose estimation, a.k.a. key-point detection
• MPII 上测试，参考《Learning feature pyramids for human pose estimation》
• 《Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking》先检测人，然后再关键点检测
• 注意下消融实验中 Resolution maintenance 的描述，阐述了 Fig 设计的 “苦衷”
• 未来工作，以更 light way 的方式来 investigation on aggregating multi-resolution representations

---

附录：作者的演讲

以下内容来自 HRNet：打通多个视觉任务的全能Backbone

HRNet是微软亚洲研究院的王井东老师领导的团队完成的，打通图像分类、图像分割、目标检测、人脸对齐、姿态识别、风格迁移、Image Inpainting、超分、optical flow、Depth estimation、边缘检测等网络结构。

完整演讲内容来自 微软亚洲研究院王井东：下一代视觉识别的通用网络结构是什么样的？

串联变并联


灵活应对各种任务

a )图展示的是HRNetV1的特征选择，只使用分辨率最高的特征图。

b) 图展示的是HRNetV2的特征选择，将所有分辨率的特征图(小的特征图进行upsample)进行concate，主要用于语义分割和面部关键点检测。

c) 图展示的是HRNetV2p的特征选择，在HRNetV2的基础上，使用了一个特征金字塔，主要用于目标检测网络。

d）图展示的也是HRNetV2，采用上图的融合方式，主要用于训练分类网络。

也即

senet是hrnet的一个特例，hrnet不仅有通道注意力，同时也有空间注意力-- akkaze-郑安坤

啊，这……