ComputerVision论文知识点记录

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Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose

链接: 见此篇博客.

Camera Distance-aware Top-down Approach for 3D Multi-person Pose Estimation from a Single RGB Image

CV方向估计多二维姿态有两种主要方法
①自上而下:

部署一个人体检测器来估计人体的边界框。每个检测到的人体区域都被裁剪并输入姿势估计网络，优势是能保证姿态估计网络要检测的姿态点数目是固定的，并且都是属于同一个人的；另外，输入给姿态估计网络的图像经过统一尺度变换后，一般具有比原图更高的分辨率；而且自上而下方法可以剔除大部分复杂背景，降低之后关键点识别任务的难度。自上而下方法中常用的框架是Mask R-CNN，它有紧凑的网络结构，可以将检测部分和语义识别部分连接起来，端到端地进行训练。2018年上海交大卢策吾教授所带团队开源了AlphaPose项目，它针对检测框存在的检测不准确问题提出了自动修正检测框大小和位置的方法，进一步提升了自上而下的人体姿态估计方法的准确率

②自下而上:

自下而上的方法是指直接对输入图像进行姿态估计，然后通过一定的策略对检测到的姿态关鍵点进行分配。自下而上方法的优势在于，姿态估计网络能更好地获得全局信息；并且在人体比较密集的环境中比自上而下方法更加鲁棒，姿态估计速度更快；另外，通常来讲自下而上方法的框架结构更加简单，在后期的性能和速度优化上更有优势。最具有代表性的自底向上方法是CMU的开源项目OpenPose，它提出了一种向量场的方法来分配不同人的关键点。

③对比:

由于自上而下方法的高输入分辨率和输入场景的筒化，在二维关键点检测任务上一般具有比自下而上方法更好的性能，但是自顶向下方法不适合处理人体密度很高的场景，失去了全局信息后，人体检测框的重叠会带来歧义性，并且其检测耗时与场景中人体数目呈正比
相对于根节点的三维人体姿态估计

目前绝对大多数研究者所提出的三维人体姿态估计方法是指人体关键点相对人体根节点（腰部或颈部）的三维坐标估计，这种相对三维人体姿态估计关注的是人体的姿态状态，而不关注人在相机坐标系中的位置，但人体在相机坐标系下的绝对坐标估计是非常必要的
深度估计

人体在相机坐标系下的位置信息从另一个角度看就是人体在相机坐标系下的深度信息，因为在相机内参已知的情况下，根据深度和二维坐标便可以准确恢复三维坐标。但是根据单帧彩色图像恢复深度信息是一个存在歧义性的问题，因为深度信息在相机拍摄彩色图片时便已经完全损失。
人体姿态估计通常可以分为三种：

二维人体姿态估计等价于检测人体关键点在二维图像中的坐标

相对三维人体姿态估计等价于捡测关键点在以人体根节点为原点的三维坐标系中的坐标，只能表示人体的三维姿态，无法表示人体在空间中的位置

绝对三维人体姿态估计等价于检测关键点在相机坐标系下三维坐标，既能表示人体的三维姿态，也能表示人体在空间中的位置
系统架构

Monocular 3D multi-person pose estimation via predicting factorized correction factors

3D单人姿态估计（3D single-person pose estimation: 3D-SPPE）

3D-SPPE 任务通常分为单阶段和两阶段方法
单阶段方法通过单个 RGB 图像直接估计 3D 人体姿势；整个过程通过单个损失函数以端到端的方式进行优化，这被认为带来了较高的性能。[1]将 Stacked Hourglass Networks应用于 3D 人体姿势，以预测 3D 热图而不是单个坐标。
两阶段法首先通过2D人体姿态估计器得到2D人体姿态关节点的像素坐标，然后估计3D人体姿态。[2,3]提出将3D姿态估计任务分为两部分：首先估计2D人体姿态，然后根据2D人体姿态估计3D人体姿态。两阶段方法比起单阶段方法需要处理的输入数据更简单，并且可以从二维关键点的结果上获取更多的先验，但是两阶段方法在三维结果生成的过程中丢失了原始输入图像的特征，在三维恢复时存在很多歧义性，导致了恢复结果在合理性和准确性上的欠缺

[1] Coarse-to-fine volumetric prediction for single-image 3D human pose
[2] Learning pose grammar to encode human body configuration for 3d pose estimation
[3] Propagating LSTM: 3D pose estimation based on joint interdependency

PoseLifter: Absolute 3D human pose lifting network from a single noisy 2D human pose

根节点深度定义

从相机到根节点的距离
确定根节点深度

在透视投影下，根节点深度与“现实空间中人体尺寸”与“二维图像中人体尺尺寸”的比值成正比。但实际比例与人体姿势有很大的关系，例如，蹲姿中的尺度相对于伸展姿势而言较小。这种现象增加了仅从二维图像确定根节点深度的难度。

3D人体姿态估计（介绍及论文归纳）

问题

从图片或视频中估计出关节点的三维坐标 (x, y, z) （回归问题）
输入：包含人体的图片
输出：N*3个人体关节点
挑战

①巨大的3D姿态空间、自遮挡
②单视角2D到3D的映射中固有的深度模糊性、不适定性（一个2D骨架可以对应多个3D骨架）
③缺少大型的室外数据集（主要瓶颈）
$\bullet$ 缺少特殊姿态的数据集（如摔倒，打滚等）
$\bullet$ 由于数据集是在实验室环境下建立的，模型的泛化能力较差
$\bullet$ 3D姿态数据集是依靠适合室内环境的动作捕捉（MOCAP）系统构建的，系统需要带有多个传感器和紧身衣裤的复杂装置，在室外环境使用是不切实际的
应用

①动画、游戏
②运动捕捉系统
③行为理解
④姿态估计可以作为其他算法的辅助环节
⑤人体姿态估计与人体相关的其他任务一起联合学习（人体解析）
方法

①从2D图片直接暴力回归得到3D坐标
$\bullet$ 3D Human Pose Estimation from Monocular Images with Deep Convolutional Neural Network (ACCV 2014)
$\bullet$ Coarse-to-Fine Volumetric Prediction for Single-Image 3D Human Pose (CVPR 2017)
$\bullet$ 通过深度学习模型建立单目RGB图像到3D坐标的端到端映射，虽然能从图片中获取到丰富的信息，但没有中间监督的过程，模型受到图片的背景、光照和人的穿着影响较大，对于单一模型来说需要学习的特征也太过复杂。

②先获取2D信息，然后再“提升”到3D姿态
$\bullet$ 联合2D，3D共同训练（2D信息通常以heatmap来表示）
$\circ$ Towards 3D Human Pose Estimation in the Wild (ICCV 2017)
$\circ$ 3D Hand Shape and Pose Estimation from a Single RGB Image (CVPR 2019)
$\circ$ 需要复杂的网络架构和充足的训练样本。
$\bullet$ 直接用预训练好的2D姿态网络，将得到的2D坐标输入到3D姿态估计网络中（得益于2D姿态估计较为成熟）
$\circ$ Simple Yet Effective Baseline (ICCV 2017)
$\circ$ 3D human pose estimation in video with temporal convolutions (CVPR 2019)
$\circ$ 2D姿态网络: Hourglass (ECCV 2016), CPN (CVPR 2018)
$\circ$ 优点：
$\diamond$ 减少了模型在2D姿态估计上的学习压力
$\diamond$ 网络结构简单，轻量级
$\diamond$ 实时性，快速
$\diamond$ 训练快，占用显存少
$\circ$ 缺点
$\diamond$ 缺少原始图像输入，可能会丢失一些空间信息
$\diamond$ 2D姿态估计的误差会在3D估计中放大
为什么要从2D姿态估计到3D姿态估计

因为基于检测的模型在2D的关节点检测中表现更好，而在3D空间下，由于非线性程度高，输出空间大，所以基于回归的模型比较流行。

基于单帧图像的多人场景三维人体姿态估计

深度估计

人体在相机坐标系下的位置信息从另一个角度看就是人体在相机坐标系下的深度信息，因为在相机内参已知的情况下，根据深度和二维坐标便可以准确恢复三维坐标。但是根据单帧彩色图像恢复深度信息是一个存在歧义性的问题，因为深度信息在相机拍摄彩色图片时便已经完全损失。
人们在看一张图片的时候，是对这张图片中的景深关系有比较正确的判断的，这是因为我们对图片中物体的实际大小、地面等有经验上的先验。深度学习方法为计算机提供了一个相似的思考方式——虽然深度信息已经损失，但是如果图片见得多了，即对物体本身尺寸和空间排布有一定的认知，便可以推断出正确的位置关系。在这样的启发下，最近几年由单帧彩色图像估计深度图的研究取得了很大进展［1-3,4］。但是这些研究都是针对于整个场景的深度的恢复，在视角变换或场景变换剧烈的情况下，估计的效果不好，并且没有尺度统一性（不同场景下同一个距离会产生不同的值）。而且，网络估计的深度缺乏细节信息，甚至有时会将具有深度差的不同物体估计为相似深度，即缺乏层次性。
在普通的深度估计训练集上训练的模型无法很好地估计人体的深度，因为人体不同区域由于衣物等影响具有很大的图像特征差异。Li等人［5］首次单独关注人体深度的估计任务，它发现了网络上的一个系列视频mannequin challenge，这个系列中的视频人群密度很大，并且人群有意维持不动状态（类似于“木头人”游戏），只有摄像机围绕着人群不停移动。Li等人受这类视频启发，使用从运动中恢复结构(SFM)方法，自动生成了海量的包含人体的深度数据，并训练了深度估计网络，可以对多人场景中的人体深度关系产生比较准确的估计。但是Li等人提出的方法仍然存在深度估计方法里固有的问题一一细节信息的缺失、层次感的缺失、以及最重要的多场景下的尺度不统一问题。
[1] MegaDepth: Learning Single-View Depth Prediction from Internet Photos（看过）
[2] Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular
[3] Monocular depth estimation using relative depth map
[4] Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation
[5] Learning the Depths of Moving People by Watching Frozen People
三维人体姿态估计常用的传感器可以分为三种

① 基于单个彩色摄像头的三维人体姿态估计方法
② 基于多个彩色摄像头的三维人体姿态估计方法
③ 基于深度相机的三维人体姿态估计方法