Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation

RayRay
HRNet人体姿态估计深度学习关键点检测高分辨率表示Github开源项目

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:

  1. 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。

  2. 将多分辨率子网络并行连接。

  3. 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。

HRNet网络结构图

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_5088.534.0
pose_resnet_10189.134.0
pose_resnet_15289.635.0
pose_hrnet_w3290.337.7

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:

  1. 安装PyTorch等依赖
  2. 准备MPII和COCO数据集
  3. 下载预训练模型
  4. 使用提供的配置文件进行训练
  5. 在验证集上测试并可视化结果

可视化结果

COCO数据集上的可视化结果

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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