ICCV2019|基于Anchor point的手势及人体3D姿态估计方法A2J

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本文转自CSDN，仅供学术交流，侵删，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议

作者：zhangboshen

原文链接：https://blog.csdn.net/zhangboshen/article/details/100920779

论文： A2J: Anchor-to-Joint Regression Network for 3D Articulated Pose Estimation from a Single Depth Image

链接： https://arxiv.org/abs/1908.09999

GitHub（即将开源): https://github.com/zhangboshen/A2J

简介

这是ICCV 2019的一篇论文，文章主要解决的是 基于单张深度图像的手势以及人体的3D姿态估计问题 ，我们首次提出了将 经典目标检测的anchor的概念应用到姿态估计任务中 来，设计了一种简洁有效的方法，最终在包括三个手势姿态估计数据集（HANDS2019，ICVL，NYU）以及两个人体姿态估计数据集（ITOP，K2HPD）上取得了state-of-the-art的效果。

Anchor-to-Joint

首先给出两张paper中的示意图。左图是我们技术方案的一个流程示意，对于一张给定的输入深度图片（这里假设输入仅包含单个手或人体，前面需要一个检测器的预处理步骤，类似于human pose的Top-down思路），我们密集的在图像上设立anchor point，如右图所示，每隔stride=4个像素点就会设立一个anchor point，最终的关节点预测将会通过这些anchor point去完成。具体而言，每个锚点需要针对所有关节点预测一个图像坐标下的偏移量（左图中的绿色箭头）以及一个深度值，最终的关节点坐标将由所有锚点加权投票得出（权重是可学习的，左图中红色的anchor point就是权重值比较大的点，我们称之为informative anchor point）。

技术实现

为了实现上面的思路，我们采取的技术流程如下图所示。Backbone我们在实验中主要基于ResNet50，也对比进行了其他的网络结构。输出包含三个分支，一个是图像坐标系下面的偏移量输出，一个是深度值输出，最后一个是对anchor point进行加权的anchor proposal分支输出。第三支的输出结果经过softmax之后直接乘在前面两支的输出结果上对anchor point投票进行权重赋值。

上面的技术方案有几个特点：

1）Anchor proposal分支可学习，对于不同的关节点，Informative anchor point的分布是不一样的，因此，A2J具有针对不同关节点的 自适应性 ；

2）网络中 不包含Deconv层 ，这里区别于目前主流的Heatmap的做法，不需要上采样使得我们的算法速度更快，结构更简单；

3） End-to-end training ，我们最终的loss来自于anchor point加权投票之后的预测输出以及GT之间的差异，不需要对GT进行任何形式的变换。

4） 快 。网络结构简单，前向推理的速度很快，我们在NVIDIA 1080Ti的实测速度超过100fps。

网络结构

上面提到Backbone基于ResNet来提取特征，事实上我们对ResNet的结构进行了一些小的调整，使得最终编码得到的特征是经过16倍下采样的（而不是32倍）。对于三个输出分支，我们的结构选择如下所示，即4个3×3的卷积就直接进行输出。最终的输出是对于每一个anchor point都会有上面提到的offset、depth以及置信度输出。

损失函数

对于损失函数的选择，我们使用SmoothL1作为距离衡量标准，最终的损失包括loss1和loss2两项，loss1用于衡量预测值与GT之间的差异：

loss2我们称之为Informative anchor point surrounding loss，这个loss的意义在于控制Informative anchor point的空间分布，我们希望最终的Informative anchor point可以从关节点的各个角度去观察预测，进而加以下面的约束：

loss2实际是上是一个正则项，可以有效地缓解过拟合现象，最终的效果也非常显著，如下图所示，有无loss2的时候Informative anchor point的位置分布差异很大：

实验

实验部分我们在包括三个手势姿态估计数据集（HANDS2019，ICVL，NYU）以及两个人体姿态估计数据集（ITOP，K2HPD）上进行，最终的结果都已经达到或接近了现在的state-of-the-art。

Ablation study依次验证了我们对于每一个component的选择的有效性（详细结果请参见我们的论文）。

总结

我们的工作创新点在于以一种简单的方式来使得anchor point的概念在姿态估计这个任务上得以实现。方法简单有效。A2J区别于现在主流的基于Heatmap的2D人体姿态估计方法以及手势3D姿态估计的方法（3D CNN，PointNet），拥有以上提到的许多优点。同时，A2J可以很容易的拓展到许多类似的任务中去，比如基于RGB图的2D/3D人体以及手势的姿态估计。此外，A2J的速度优势明显，未来可以考虑应用到一些耗时要求较高的嵌入式设备中。

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