Convolutional Pose Machine - 卷积姿态网络
论文主要解决 单人单目 RGB图像姿态估计问题。本篇论文也是现在非常火热的openpose开源项目的核心之一，这篇来自CMU的论文为单人姿态估计方面研究注入新的思路。论文网址 Convolutional Pose Machine 大家可以下载原文。
- Convolutional Pose Machine - 卷积姿态网络
- 1.网络结构
- 2.论文思路
- 2.1姿态估计
- 3.实验效果
- 4.改进思路
1.网络结构
首先我们来看网络的具体结构，正如如下两图所示。
本文的Feature Extractor是采用VGG-19到conv4-2的网络结构（具体训练应该是使用imagenet训练好的参数finetune）。同时有一个并列的FeatureExtractor’ 作为stage>=2的输入。
接下来是CPM的多stage结构。我们可以看到，为了快速放大感受野，CPM使用了3个11*11的大核串联的结构，并用两个1*1核作为网络收尾。这里类似FC的设计，但是因为保持FCN的结构，所以使用了1*1conv，最后一个1*1conv输出joint数目+1个Heatmap。其中一个是空响应的背景layer。每个stage的输出都是需要与gt进行比较并计算组成 Losstotal L o s s t o t a l 。
2.论文思路
2.1姿态估计
本篇文章的主要贡献是利用卷积神经网络的方法从单目RGB图像中内隐地利用图像的feature与图像相关的空间模型学习了人体姿态。而这种方法不需要任何显式先验。
首先作者提出，通过实验得出，人体姿态估计问题 需要使用其他肢体部分的提示 。作者指出如果想要利用好这些肢体点的提示，就需要 扩大卷积网络的感受野 。扩大感受野的方法就是使用大kernel多stride+pooling的方法，快速获得更大感受野。那么这里我们为什么需要multistage呢？我认为 在网络中如果想要利用好身体肢体点之间相互关系，就要 建立在一个准确的大致估计，也就是一个整齐的heatmap当中 。作者之所以使用了Multistage来refine整个估计，就是为了能够将下一步的结果建立在上一步精炼过的姿态之上。而这样，就自然而然引出了中间监督的过程。
作者在本篇文章中提出了中间监督的思路。正如我上文所说，我们需要将下个stage的输出建立在上一步精炼过的估计上，所以我们需要将网络分段，并在中间进行规范化的过程–也就是我们所说的监督。我们在每个stage的末端进行loss计算，并将计算结果存储，直到计算完所有stage T的loss。最后，我们将loss加和，作为 Total Loss 计算梯度，并进行反向传播。
这里loss公式为
losstotal=∑t=1T∑P=1P∑jϵJ‖bpt(j)−bp∗(j)‖2 l o s s t o t a l = ∑ t = 1 T ∑ P = 1 P ∑ j ϵ J ‖ b t p ( j ) − b ∗ p ( j ) ‖ 2
这里 T T 代表stage，PP代表图中的人， J J 代表joint，b∗b∗代表ground truth的heatmap。这里之所以要加入不同人物，是因为我们实际上是 把pose estimation做成了structured detection。这样的话网络就需要对于每一个单独的关节点，都要做出相应的响应。但是当训练起来，多人的情况在计算loss的时候 可能并没有仅仅输入单人annotation的效果好。实际上我们可以用一些方法（例如CPM最终实现的方法来完成单人预测的网络的方法）来解决。
其实这里提出一句，CPM的论文中强调中间监督对于网络训练的重要性。根据作者所言，中间监督是为了防止梯度消失。大家可以从上文行文中看到，我对于中间监督的作用有不大一样的见解。因为具体实验也没有进行太多，所以我也没有什么反驳的证据。但是我认为，中间监督的作用除了防止梯度消失问题以外，还有在网络结构上至关重要的作用。
CPM实现的网络结构为
我们可以看到其实网络中有除了我们期望看到的图像，热图的GT以外，还有一个centermap的东西。在这里我认为这个东西是为了让网络仅关注centermap中的内容而添加的。这种结构仅仅是为了让网络能够完成单人姿态预测而作出的让步，当然在CMU之后的论文中提出了更好的多人解决思路，这个centermap逐渐就失去了作用。
3.实验效果
作者声称CPM能够在MPII数据集上达到PCKh-0.5 – 87%的成绩，可以说在当年优势较大。当然这也是在hourglass模型提出之前，大家公认最优雅工整并性能较好的网络结构。
具体我实现的版本为Convolutional-Pose-Machine-tf
4.改进思路
首先不得不说，使用了VGG的feature extractor计算量较大，并且结合多stage的多个大核层后，网络计算量变得非常可观。不论是部署还是训练都变得较为困难。不过近些日子有个韩国人做的轻量化CPM的网络，虽然没有尝试，但是看demo效果不错。有兴趣的同学可以去尝试一下。