Ink One

【论文笔记】Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking

发表于 | 分类于 | | 阅读次数

[论文地址]

Outline

本文针对一个更具挑战的任务：同时进行姿态检测和跟踪。

  • 单人姿态估计（ResNet backbone + deconvolutional layers）
  • 贪婪匹配方法用于姿态跟踪（Detect and Track）
    • use optical flow based pose propagation and similarity measurement

Result: 74.6 mAP, 57.8 MOTA

网络结构

network.png

与 Hourglass 网络和 CPN 对比：

Hourglass & CPN 采用了上采样来增大模型分辨率，并将卷积参数用于其他的模块；而本文方法将上采样和卷积参数以转置卷积（deconvolutional layer）的方式结合，不使用跳跃连接（skip layer connections）。

算法框架

framework.png

  1. 单帧姿态估计

  2. 通过在帧间指派 id 来跟踪人体姿态

    当处理第k帧 $I_k$ 时，我们已经得到了第k-1帧 $I_{k-1}$ 中人实例的集合 $P_{k-1}={p_i}, p_i=(\mathrm{joints}_i,\mathrm{id}_i)$，其中 id 表示轨迹；以及实例集合 $P_k={p_j}, p_j=(\mathrm{joints}_j, \mathrm{id}_j=\mathrm{None})$.

    如果 $p_j$ 链接到一个 $p_i$，那么 $\mathrm{id}_i$ 分配给 $\mathrm{id}_j$，否则一个新的 id 被指派给 $p_j$，表示一个新的轨迹。

采用光流的 box propagation

直接采用基于图像的检测器（e.g. R-FCN）存在的问题：由于视频帧的运动模糊和遮挡，可能会漏检和误检。通常引入时间信息来生成更鲁棒的检测结果。

本文提出通过光流表示的时间信息来从相邻帧获得boxes。给定帧 $I_{k-1}$ 中人的实例 $p_i=(\mathrm{joints}_i, \mathrm{id}_i)$ 以及帧 $I_{k-1}$ 和帧 $I_k$ 间的光流，我们可以利用光流位移 $p_i$ 的关节坐标来估计帧 $I_k$ 中对应的 $\hat{p_j}=(\hat{\mathrm{joints}_j},\mathrm{id}_j)$。然后本文通过扩大 $\hat{\mathrm{joints}_j}$ 的 min 和 max 范围（实验中为15%）来计算传播得到的边界框。

基于流的姿态相似性

相邻帧采用边界框 IoU 作为相似性度量（$S_{Bbox}$）来联系实例在下述场景中会存在问题：当一个实例移动得很快，相邻帧的边界框没有重叠，且其处于一个密集的场景中。一个更精细的度量是姿态相似性（$S_{Pose}$），它通过目标关键点相似性（OKS）来计算两个实例间的人体关节距离。姿态相似性在同一个人在不同的帧间姿态变化时可能存在问题。本文提出了一个基于流的姿态相似性度量。

利用 $I_k$ 和 $I_l$ 帧间的光流位移人体关节坐标来从 $p_i$ 得到 $\hat{p_i}$。可利用 $I_l$ 中的 $p_j$ 和 $\hat{p_i}$ 的相似性来代理 $p_j$ 和 $p_i$ 是同一个人的相似性。

给定帧 $I_k$ 中的实例集合 $P_k={p_i}$ 以及帧 $I_l$ 中的实例集合 $P_l={p_j}$ ，基于流的姿态相似性度量如下表示：
$$
S_{Flow}(P_k,P_l)=\mathrm{OKS}(\hat{P_k},P_l)
$$
由于不同的人和物体之间会产生遮挡，人可能在视频中消失又重新出现。仅考虑连续的两帧是不够的，因此我们的姿态相似性度量考虑了多帧（$\mathrm{Multi-}S_{flow}$），意味着 $\hat{P_k}$ 可能从多帧之前位移得到。

基于流的姿态跟踪算法

algorithm.png
  1. 姿态估计。对于当前处理帧，检测框由行人检测器和之前帧利用光流得到的框组成，并进行非极大抑制（NMS）操作。然后将剪裁和缩放的图片送入姿态估计网络进行姿态估计。
  2. 跟踪。将跟踪的实例储存在一个记忆池 $P_{pool}$ 中，它在视频的第一帧初始化，可以用来捕获多帧的联系。对于第 i 帧 $I_i$，我们计算未跟踪的 $P_i$（id 为 None）和 $P_{pool}$ 基于流的姿态相似性矩阵 $Sim$。然后采用贪婪匹配和 $Sim$ 将 id 分配给 $P_i$。最后将新的实例结果 $P_i$ 加入 $P_{pool}$。$P_{pool}$ 由一个长度固定的两端队列（Deque）实现，队列长度 $pool_{len}$ 表示进行匹配时考虑的前帧数。

实验结果

COCO 姿态估计

ablation_coco.png compare_achi.png exp_coco.png

PoseTrack 姿态估计和跟踪

  • Task 1：单帧姿态估计 mAP
  • Task 2：多帧姿态估计 mAP，可使用帧间的时间信息
  • Task 3：姿态跟踪 MOTA
ablation_posetrack.png compare_posetrack.png compare_mota.png result_posetrack.png