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雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：本文作者skicy Yu，原載于知乎專欄，雷鋒網(wǎng)已獲授權(quán)。
此專欄主要是我們 Face++ Detection Team 對(duì)外交流使用，分享我們內(nèi)部的一些工作，同時(shí)也希望能從其他同學(xué)那里學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)。第一期是我們 2018 年做 COCO skeleton 的工作。下面先上一個(gè)我們模型的視頻結(jié)果：COCO2018 Keypoint算法結(jié)果展示。
Background
人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)（Human Keypoint Detection）又稱為人體姿態(tài)識(shí)別，旨在準(zhǔn)確定位圖像之中人體關(guān)節(jié)點(diǎn)的位置，是人體動(dòng)作識(shí)別、人體行為分析、人機(jī)交互的前置任務(wù)。作為當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺不可或缺的熱門研究領(lǐng)域之一，人體姿態(tài)識(shí)別有著大量的落地場(chǎng)景和廣闊的應(yīng)用前景，現(xiàn)有及可期的場(chǎng)景應(yīng)用有人體步態(tài)識(shí)別、體感游戲、AI 美體、虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、康復(fù)訓(xùn)練、體育教學(xué)等等，可廣泛賦能于游戲、手機(jī)、醫(yī)療、教育、數(shù)字現(xiàn)實(shí)等不同領(lǐng)域。
人體關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)任務(wù)對(duì)于現(xiàn)實(shí)生活有著很大的潛在用途，目前公開的比賽中最權(quán)威的是 MS COCO Keypoint track 的比賽，也是該領(lǐng)域最有挑戰(zhàn)的比賽，參賽隊(duì)不乏 Facebook，Google 及微軟這樣的國(guó)際巨頭，也不乏 CMU 等頂尖研究機(jī)構(gòu)，是該領(lǐng)域最先進(jìn)方法的試金石。曠視科技 Detection 組在 2017，2018 年兩次奪得該比賽的冠軍，2017 年曠視 COCO Keypoint 比賽冠軍工作 CPN 在業(yè)界具有深遠(yuǎn)影響，并獲得廣泛使用。這里，我們將介紹曠視 2018 年 COCO Keypoint 比賽奪冠的工作。
人體姿態(tài)識(shí)別主流方法目前分為兩種：?jiǎn)坞A段和多階段，雖然后者遵照從粗糙到精細(xì)的邏輯更貼合任務(wù)本質(zhì)，但是目前表現(xiàn)似乎沒有優(yōu)于單階段方法，我們認(rèn)為，目前多階段方法差強(qiáng)人意的性能主要?dú)w因于多種不合理的設(shè)計(jì)。我們的工作從 1）網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、2）特征流、3）損失函數(shù)入手提出一系列改進(jìn)措施，工作成果在 MS COCO Keypoint 數(shù)據(jù)集上超越現(xiàn)有方法取得當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果，論文已公開于 Arxiv，鏈接請(qǐng)見：https://arxiv.org/abs/1901.00148
Introduction
圖 1
深度卷積網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)之后，人體姿態(tài)識(shí)別飛速發(fā)展。現(xiàn)階段最優(yōu)方法 [1,2] 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單，多是采用單階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，比如 2017 COCO Keypoint 挑戰(zhàn)賽冠軍方法 [1] 采用基于 ResNet-Inception 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最新的 Simple Baseline[2] 采用 ResNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。另一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)則采用多階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，即把一個(gè)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)作為單元網(wǎng)絡(luò)，接著將其簡(jiǎn)單地堆疊到多階段。
直觀上講，多階段的天然逐級(jí)優(yōu)化特性會(huì)更適用于這個(gè)任務(wù)，但是當(dāng)前存在的多階段網(wǎng)絡(luò)并沒有單階段網(wǎng)絡(luò)在 COCO 上表現(xiàn)好。我們?cè)噲D研究這一挑戰(zhàn)性問題，提出當(dāng)前多階段網(wǎng)絡(luò)的欠佳表現(xiàn)主要是由于設(shè)計(jì)不足導(dǎo)致的，并可通過一系列 1）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、2）特征流、3）損失函數(shù)方面的創(chuàng)新性優(yōu)化，最大化發(fā)掘多階段網(wǎng)絡(luò)的潛力，實(shí)現(xiàn)目前最先進(jìn)的效果。
因此，我們提出新型的多階段姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò) MSPN，具體改進(jìn)有 3 個(gè)方面：
目前多階段網(wǎng)絡(luò)里的單元網(wǎng)絡(luò)離最優(yōu)比較遠(yuǎn)，使用已經(jīng)驗(yàn)證的網(wǎng)絡(luò)（如 Resnet）要比主流的多階段方法（如 Hourglass）采用的輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)好很多，究其原因主要是下采樣 Encoder 需要承載更多內(nèi)容，而輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)滿足不了。
由于重復(fù)下采樣，上采樣會(huì)丟失信息從而不利于學(xué)習(xí)，我們提出融合多階段特征以加強(qiáng)信息流動(dòng)，來緩解這一問題。
我們觀察到關(guān)節(jié)點(diǎn)的定位是逐級(jí)精細(xì)優(yōu)化的，因此提出由粗到精的學(xué)習(xí)策略，并采用多尺度監(jiān)督提升訓(xùn)練。由圖 1 可知，當(dāng)提升單階段網(wǎng)絡(luò)容量時(shí)，精度會(huì)趨近于飽和，而增長(zhǎng)遇到瓶頸；對(duì)于目前主流的多階段網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)堆疊多于 2 個(gè)單元網(wǎng)絡(luò)后，精度提升非常有限。對(duì)于我們提出的 MSPN，隨著單元網(wǎng)絡(luò)的堆疊數(shù)增加，精度會(huì)持續(xù)提升。
在 MS COCO 基準(zhǔn)上，MSPN 在 test-dev 數(shù)據(jù)集上獲得 76.1 AP；在 MS COCO 2018 中，test-dev 達(dá)到 78.1 AP，test-challenge 76.4 AP, 相比去年冠軍提升了 4.3 AP。
--------多階段網(wǎng)絡(luò)---------
圖 2
多階段姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò) MSPN 如圖 2 所示。它采用自上向下的框架，即首先使用人體檢測(cè)算法給出人體框，據(jù)此摳圖，并進(jìn)行單人人體姿態(tài)估計(jì)。如上所述，MSPN 的新突破有 3 點(diǎn)：第一，使用圖像分類表現(xiàn)較好的網(wǎng)絡(luò)（如 ResNet）作為多階段網(wǎng)絡(luò)的單元網(wǎng)絡(luò)；第二，提出逐階段傳遞的信息聚集方式，降低信息損失；第三，引入由粗到精的監(jiān)督，并進(jìn)行多尺度監(jiān)督。
------有效的單階段子單元網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)-----
表 1
目前主流的多階段網(wǎng)絡(luò)全部基于 Hourglass 變體。從表 1 可知，Hourglass 在重復(fù)下采樣和上采樣的過程中，卷積層的通道數(shù)是相同的。這是因?yàn)楦邔诱Z義信息更強(qiáng)，需要更多通道表征。
下采樣時(shí)，Hourglass 變體會(huì)導(dǎo)致特征編碼（Encoder）無法很好地表達(dá)特征，從而造成一定程度上的特征信息丟失。相比于下采樣，上采樣很難更優(yōu)地表征特征，所以增加下采樣階段的網(wǎng)絡(luò)能力對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)會(huì)更有效。
--------------跨階段特征融合-------------
圖 3
多階段網(wǎng)絡(luò)在重復(fù)的上采樣和下采樣過程中，很容易造成信息流失，我們提出了一種有效的跨階段特征融合方法來應(yīng)對(duì)這一現(xiàn)象。如圖 3 所示，上一階段上、下采樣的特征經(jīng)過 1x1 卷積相加到后一階段下采樣部分，從而實(shí)現(xiàn)多階段之間的特征融合，有效緩解特征流失。
---------------由粗到精監(jiān)督--------------
圖 4
人體姿態(tài)估計(jì)如果要定位較有挑戰(zhàn)性的關(guān)節(jié)點(diǎn)（如隱藏關(guān)節(jié)點(diǎn)）需要較強(qiáng)的領(lǐng)域上下文信息。同時(shí)，對(duì)于基于回歸 heatmap 的任務(wù)，作為 GT 的高斯核越小，回歸精度越準(zhǔn)。考慮到以上兩點(diǎn)，并結(jié)合多階段網(wǎng)絡(luò)的自身逐級(jí)遞進(jìn)優(yōu)化的特性，我們提出基于多階段的由粗到精的監(jiān)督方式。每個(gè)階段方式的監(jiān)督 heatmap 的高斯核逐漸減小，可較理想地兼顧領(lǐng)域上下文信息和精準(zhǔn)度。由于中間監(jiān)督對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好效果 [3]，我們?cè)诿總€(gè)階段內(nèi)部也采用了多尺度的中間監(jiān)督。
-------------實(shí)驗(yàn)-------------
實(shí)驗(yàn)中，我們使用 MegDet [4] 獲得人體檢測(cè)框，并使用 COCO（80 類）之中人這一類的結(jié)果作為人體框結(jié)果，沒有單獨(dú)針對(duì)人進(jìn)行訓(xùn)練。摳圖之前，框擴(kuò)展為高寬 4:3 的比例。訓(xùn)練中，我們采用 Adam 作為優(yōu)化策略，初始學(xué)習(xí)率為 5e-4，Weight Decay 為 1e-5。數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面，主要采用翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)（-45 度～+45 度）、尺度變換（0.7～1.35）。姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)圖像輸入尺寸為 384x288。消融實(shí)驗(yàn)中，圖像輸入尺寸為 256x192。測(cè)試方面，沿用 [5] 中的策略，即采用翻轉(zhuǎn)求平均，最大值位置向次大值位置偏移 1/4 作為最終位置。所有消融實(shí)驗(yàn)在 COCO minival 上進(jìn)行。
消融實(shí)驗(yàn)
多階段網(wǎng)絡(luò)
我們通過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證多階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的重要性。
表 2
首先，我們通過實(shí)驗(yàn)觀察單階段網(wǎng)絡(luò)增加模型復(fù)雜度的表現(xiàn)。從表 2 可知，ResNet-50 作為 Backbone 的單階段網(wǎng)絡(luò)精度可以達(dá)到 71.5，ResNet-101 可以提升 1.6 個(gè)點(diǎn)，但是繼續(xù)往高增加復(fù)雜度，精度的提升幅度逐漸變小，趨近于飽和。
表 3
我們同時(shí)對(duì)比了當(dāng)前主流的多階段網(wǎng)絡(luò) Hourglass 與該工作在精度提升方面的差異。由表 3 可知，Hourglass 在第 2 個(gè)階段以上疊加新階段提升非常有限：從 2 個(gè)階段到 8 個(gè)階段，計(jì)算量增加 3 倍，而精度只漲了 0.7 AP。相比于 Hourglass 的增長(zhǎng)受限，MSPN 從第 2 個(gè)階段以上疊加新階段會(huì)持續(xù)提升精度。
為驗(yàn)證我們對(duì)多階段網(wǎng)絡(luò)有效改進(jìn)的泛化性，我們嘗試把其他網(wǎng)絡(luò)作為單元網(wǎng)絡(luò)。如表 4，兩階段的 ResNet-18 會(huì)稍高于相當(dāng)計(jì)算量的單階段 ResNet-50 網(wǎng)絡(luò)。4 階段小計(jì)算量的 X-ception 網(wǎng)絡(luò)會(huì)比同計(jì)算量單階段的大計(jì)算量的 X-ception 網(wǎng)絡(luò)高出近 1 AP。
表 4
跨階段特征融合以及由粗到精監(jiān)督
表 5
表 5 的實(shí)驗(yàn)可以驗(yàn)證跨階段特征融合以及由粗到精監(jiān)督的有效性。對(duì)于 4 階段的 Hourglass 和 2 階段的 MSPN 借助以上兩種策略均實(shí)現(xiàn)漲點(diǎn)。
------------實(shí)驗(yàn)結(jié)果-------------
表 6
表 7
表 6 和表 7 分別對(duì)比 MSPN 與當(dāng)前最優(yōu)方法在 COCO test-dev 數(shù)據(jù)集和 COCO test-challenge 數(shù)據(jù)集上的精度差異。可以看出，MSPN 均超過當(dāng)前最優(yōu)方法，在 test-dev 上領(lǐng)先 2.3 AP，在 test-challenge 上領(lǐng)先 1.9 AP。
----------------總結(jié)---------------
我們提出了針對(duì)人體姿態(tài)估計(jì)更有效的多階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想，并用充分的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其有效性，該網(wǎng)絡(luò)在 COCO 數(shù)據(jù)集上突破當(dāng)前的精度瓶頸，實(shí)現(xiàn)了新的 state-of-the-art。我們同時(shí)也驗(yàn)證了該工作所涉及的多階段網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想的泛化性。
--------------結(jié)果例圖-----------
圖 5
Reference
[1] Y. Chen, Z. Wang, Y. Peng, Z. Zhang, G. Yu, and J. Sun. Cascaded pyramid network for multi-person pose estimation. arXiv preprint, 2018.
[2] B. Xiao, H. Wu, and Y. Wei. Simple baselines for human pose estimation and tracking. arXiv preprint arXiv:1804.06208, 2018.
[3] C. Szegedy, W. Liu, Y. Jia, P. Sermanet, S. Reed, D. Anguelov, D. Erhan, V. Vanhoucke, and A. Rabinovich. Going deeper with convolutions. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, pages 1–9, 2015.
[4] C. Peng, T. Xiao, Z. Li, Y. Jiang, X. Zhang, K. Jia, G. Yu, and J. Sun. Megdet: A large mini-batch object detector. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 6181–6189, 2018.
[5] A. Newell, K. Yang, and J. Deng. Stacked hourglass networks for human pose estimation. In European Conference on Computer Vision, pages 483–499. Springer, 2016.
---------解讀者介紹-------
王志成，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系碩士，現(xiàn)為曠視科技研究員，人體姿態(tài)估計(jì)研究負(fù)責(zé)人，COCO Keypoint 冠軍算法 CPN、MSPN 共同第一作者，研究方向涵蓋人體姿態(tài)估計(jì)與跟蹤、人體動(dòng)作識(shí)別，并在上述方向有著長(zhǎng)期深入的研究；2017、2018 年作為負(fù)責(zé)人帶隊(duì)參加 COCO 人體姿態(tài)識(shí)別競(jìng)賽（Human Keypoint Detection），連續(xù)兩次奪魁。
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