ED-Pose: 统一端到端多人姿态估计的显式检测框方法

RayRay
ED-Pose多人姿态估计目标检测计算机视觉深度学习Github开源项目

ED-Pose: 统一端到端多人姿态估计的显式检测框方法

多人姿态估计是计算机视觉领域的一个重要任务,其目标是在图像中定位和识别多个人体的关键点位置。近年来,随着深度学习技术的发展,该领域取得了显著进展。然而,现有方法仍面临着诸如处理复杂场景、提高效率等挑战。针对这些问题,来自IDEA Research的研究团队提出了一种名为ED-Pose的创新方法,通过引入显式检测框的概念,实现了端到端多人姿态估计的统一框架。

ED-Pose的核心思想

ED-Pose的核心思想是将多人姿态估计任务重新定义为两个显式的检测框过程:人体检测和关键点检测。这种方法的独特之处在于:

  1. 统一表示和回归监督:ED-Pose采用统一的表示方法来描述人体和关键点,并使用相同的回归损失函数进行监督学习。

  2. 端到端学习:整个网络可以从头到尾进行端到端训练,无需复杂的后处理步骤。

  3. 简洁高效:ED-Pose摒弃了传统方法中常用的密集热图监督,概念上更加简单明了。

ED-Pose框架图

ED-Pose的技术创新

ED-Pose在技术实现上有以下几个关键创新点:

  1. 人体检测解码器:

    • 从编码的特征中提取全局人体特征
    • 为后续的关键点检测提供良好的初始化
  2. 关键点检测:

    • 将姿态估计视为关键点框检测问题
    • 同时学习每个关键点的框位置和内容
  3. 人体到关键点的检测解码器:

    • 采用人体特征和关键点特征之间的交互学习策略
    • 进一步增强全局和局部特征的聚合

这种设计使得ED-Pose能够有效地利用上下文信息,在复杂场景中实现更准确的姿态估计。

性能优势

ED-Pose在多个标准数据集上展现出了卓越的性能:

  1. COCO数据集:

    • 在相同backbone的条件下,ED-Pose以1.2 AP的优势超越了基于热图的自顶向下方法
    • 这是首次有端到端框架在仅使用L1回归损失的情况下取得如此显著的进展
  2. CrowdPose数据集:

    • ED-Pose在不使用测试时数据增强的情况下,达到了76.6 AP的最先进性能
    • 这一结果充分展示了ED-Pose在处理拥挤场景时的优势

ED-Pose在复杂场景中的表现

实验结果详解

为了全面评估ED-Pose的性能,研究团队在多个数据集上进行了广泛的实验:

  1. COCO val2017数据集结果:
模型骨干网络mAPAP50AP75APMAPL
ED-PoseR-5071.789.778.866.279.7
ED-PoseSwin-L74.391.581.768.582.7
ED-PoseSwin-L-5scale75.892.382.970.483.5
  1. CrowdPose测试集结果:
模型骨干网络mAPAP50AP75APEAPMAPH
ED-PoseR-5069.988.675.877.770.660.9
ED-PoseSwin-L73.190.579.880.573.863.8
ED-PoseSwin-L-5scale76.692.483.383.077.368.3

这些结果清楚地表明,ED-Pose在各种复杂度的数据集上都能够取得优异的性能。特别是在处理拥挤场景时,ED-Pose展现出了明显的优势。

技术实现细节

ED-Pose的实现基于PyTorch框架,主要技术细节包括:

  1. 环境配置:

    • Python 3.7.3
    • PyTorch 1.9.0
    • CUDA 11.1
  2. 主要依赖:

    • DN-Deformable-DETR作为代码基础
    • 使用COCO和CrowdPose数据集进行训练和评估
  3. 训练过程:

    • 支持单GPU和分布式多GPU训练
    • 提供了针对不同骨干网络(ResNet-50, Swin-L)的训练脚本
  4. 评估方法:

    • 提供了在COCO和CrowdPose数据集上的评估脚本
    • 支持使用预训练模型进行快速评估

未来发展方向

尽管ED-Pose已经取得了显著的成果,但研究团队仍在积极探索进一步的改进和应用:

  1. 集成到更多框架:

    • 计划将ED-Pose集成到detrex项目中
    • 探索在Hugging Face Spaces上使用Gradio实现在线演示
  2. 性能优化:

    • 进一步提高在极具挑战性的场景中的表现
    • 探索更高效的网络结构,以降低计算复杂度
  3. 应用拓展:

    • 研究ED-Pose在实时视频流分析中的应用
    • 探索在AR/VR等新兴领域的潜在用途

总结与展望

ED-Pose作为一种创新的端到端多人姿态估计方法,通过引入显式检测框的概念,成功统一了人体级和关键点级特征的学习。其简洁而高效的设计不仅在多个标准数据集上取得了最先进的性能,还为未来的研究提供了新的思路。

随着计算机视觉技术在各行各业的广泛应用,ED-Pose的潜力还远未被充分挖掘。我们可以期待看到它在安防监控、智能家居、运动分析等领域发挥重要作用。同时,ED-Pose的成功也为其他计算机视觉任务提供了宝贵的启示,可能激发出更多创新的解决方案。

在未来,随着硬件性能的提升和算法的进一步优化,我们有理由相信ED-Pose及其衍生方法将在更广阔的应用场景中发挥重要作用,为人机交互、智能制造等领域带来革命性的变革。研究团队的持续努力和开源社区的贡献,将共同推动这一技术的不断进步和普及。

参考资料

  1. ED-Pose GitHub仓库: https://github.com/IDEA-Research/ED-Pose
  2. 论文: "Explicit Box Detection Unifies End-to-End Multi-Person Pose Estimation" (ICLR 2023)
  3. COCO数据集: http://cocodataset.org/
  4. CrowdPose数据集: https://github.com/Jeff-sjtu/CrowdPose

通过深入了解ED-Pose的原理和实现,我们不仅可以欣赏到计算机视觉领域的最新进展,还能够启发我们在其他相关任务中寻找创新的解决方案。ED-Pose的成功证明,有时候重新思考问题的本质,采用简洁而统一的方法,可能会带来意想不到的突破。让我们期待ED-Pose在未来能够产生更广泛的影响,推动整个计算机视觉领域的发展。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器,提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能,高效处理 Excel 任务,提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入,适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具,助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目,它集成了多种大型语言模型,支持自定义浏览器使用,具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务,无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现,有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用,在 SEO 优化方面,其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等,有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别(OCR)的 Python 项目,由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器,如 vllm、sglang、OpenAI 等,可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能,方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域,有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型,提供 AI 自动化解决方案,支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能,适用于电商、短视频、影视创作等场景,提升企业生产力与创作效率。关键词:飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多