Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
Ray引言
人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要任务,其目标是准确定位人体的关键点位置。近年来,深度学习方法在该任务上取得了显著进展。本文提出了一种新的深度高分辨率表示学习网络(HRNet),用于人体姿态估计。
网络结构
HRNet的核心思想是维持高分辨率表示贯穿整个网络。具体来说:
-
从高分辨率子网络开始,逐步添加低分辨率子网络,形成多阶段结构。
-
将多分辨率子网络并行连接。
-
进行重复的多尺度融合,使每个分辨率的表示都能接收来自其他并行表示的信息。
这种设计使得网络能够生成丰富的高分辨率表示,从而提高关键点热图的准确性和空间精度。
实验结果
HRNet在COCO和MPII两个基准数据集上进行了评估,取得了优异的结果:
MPII数据集结果
| 模型 | 平均精度 | Mean@0.1 |
|---|---|---|
| pose_resnet_50 | 88.5 | 34.0 |
| pose_resnet_101 | 89.1 | 34.0 |
| pose_resnet_152 | 89.6 | 35.0 |
| pose_hrnet_w32 | 90.3 | 37.7 |
可以看到,HRNet(w32)在平均精度和Mean@0.1指标上都优于ResNet系列模型。
COCO数据集结果
在COCO test-dev数据集上,HRNet-W48模型取得了75.5 AP的优异成绩,超过了之前的最佳结果。
训练与测试
文章详细介绍了环境配置、数据准备、模型训练和测试的步骤。主要包括:
- 安装PyTorch等依赖
- 准备MPII和COCO数据集
- 下载预训练模型
- 使用提供的配置文件进行训练
- 在验证集上测试并可视化结果
可视化结果
上图展示了HRNet在COCO数据集上的姿态估计可视化结果,可以看到模型能够准确定位多人场景下的人体关键点。
结论
HRNet通过维持高分辨率表示和多尺度融合,在人体姿态估计任务上取得了state-of-the-art的性能。该方法不仅适用于姿态估计,还可以推广到语义分割、人脸对齐等其他密集预测任务中。
HRNet的代码和预训练模型已在GitHub上开源,为该领域的进一步研究提供了重要资源。未来的工作可以探索将HRNet应用到更多视觉任务中,以及进一步提升其性能。
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