Stacked Hourglass Networks - 堆叠沙漏网络结构详解

我不是女神ヾ 2022-10-14 00:43 170阅读 0赞

1.概述  
姿态估计（pose estimation）在计算机视觉领域是一个非常重要的方向，人类动作理解，人机互动等等应用都需要精确的姿态识别。目前，绝大多数的2d姿态识别都是识别人体的关键点，比如，给定一张普通的RGB图像，算法会给出人体的脚踝，胳膊，面部等区域的关键点（keypoint）目前，基于stacked Hourglass Model的各种变种算法，牢牢占据了姿态检测的半壁江山，所以，非常有必要搞清楚stacked hourglass model

2.结构概览  
2.1 CNN的多层次特征  
CNN深度卷积网络如vgg16,resnet，近几年在推动人工智能的发展上，做出了巨大的贡献，原因就在于CNN可以自动提取对分类/检测/识别任务有帮助的特征，不再需要传统人工设计特征，如SIFT/HOG等。  
CNN通常含有很深的网络层，每一层代表对图像的特征提取，被成为feature map.卷积网络对图像特征的提取，是随着网络的层数的加深，而从低层特征描述逐渐抽象为高层特征描述。这是什么意思呢，举个人脸识别的例子。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70]

上图是一个人脸识别的CNN，layer1提取出低层次特征，如轮廓。layer2基于layer1提取更高层一些的语义特征，如眼睛，鼻子，嘴巴。顶层的layer3则提取和识别任务相关性最大的特征feature-map-3，如完整的人脸轮廓。然后将feature- map-3输入到一个分类器里（如SVM），给出识别结果。更详细的CNN解释可以参考这篇文章  
注意下，这里只是简单的示例，实际的cnn要比上图更复杂，比如这三层的特征，正常情况下需要几十层更细致的特征来代替才能达到好的识别效果。

2.2 提出同时使用多层特征  
stacked hourglass model（以下简写做SHM）的主要贡献在于利用多尺度特征来识别姿态。以前估计姿态的网络结构，大多只使用最后一层的卷积特征，这样会造成信息的丢失。事实上，对于姿态估计这种关联型任务，全身不同的关节点，并不是在相同的feature map上具有最好的识别精度。举例来说，胳膊可能在第3层的feature map上容易识别，而头部在第5层上更容易识别，见下图。所以，需要设计一种可以同时使用多个feature map的网络结构。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
3.Stacked HourGlass 网络结构详解  
在我刚开始接触SHM时，无论是原文还是其他博客，看起来云里雾里的，不是很明白具体的网络结构到底是什么样的，直到后面阅读源码才对细节一清二楚。这里吐槽一句，大部分paper，不给你源码，你绝无可能自己复现出来，甚至某些开放了源码的，都无法跑出文章给的结果！所以一切不给源码的paper都是在耍流氓。当然了，这里我会详细的叙述我对SHM网络结构的理解，然而还是建议你们去细细阅读源码(by tensorflow)

3.1 Hourglass Network  
细心的读者可能注意到了，这里为什么少了个Stacked？因为堆叠沙漏网络是多个沙漏网络串联起来的，首先要明白单个的Hourglass Network如何工作的。串联的Stacked Hourglass相比单个网络主要是复用全身关节信息来提高单个关节的识别精度，后面会进一步解释。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
上图就是原论文里给出的HourGlass Model，跟2.2节中的网络结构（c1-c7）相比，有两个显著不同：（1）右边就像左边的镜像一样，倒序的复制了一份(c4b-c1b)，整体上看起来就是一个沙漏（2）上面也复制了一份(c4a-c1a)，而且每个方块还通过加号与右边对应位置的方块合并。

我们来分析下c4b这个网络层，它是由c7和c4a合并来的，这里有两块操作：  
（1）c7层通过上采样将分辨率扩大一倍，上采样相当于pool层的反操作，为了将feature map的分辨率扩大，比如c7的kernel size为 4x4 ,那么上采样后得到的kernel size 为 8x8 。  
（2）c4a层与c4层的大小保持一致，可以看作是c4层的“副本”，它的kernel size 是c7的两倍，刚好与被上采样后的c7大小一致，可以直接将数值相加，那么就得到了c4b

用python伪代码写下来上述操作如下：

c7_up = up_sample(c7)   #   1x4x4x256 -> 1x8x8x256
    c4_a = residual(c4)     #   1x8x8x256 -> 1x8x8x256     
                            #   c4_a相当于c4的副本，但是经过了一个residual处理
                            #   后面会解释这个操作，这里可以简单理解为复制了一份c4 
    c4b = c4_a + c7_up      #   1x8x8x256

接下来就是c3b这个网络层，同样的，先对c4b进行上采样，然后与c3a合并，python伪代码如下:

c4_up = up_sample(c4_b)     #   1x8x8x256 -> 1x16x16x256
    c3_a = residual(c3)         #   1x16x16x256 -> 1x32x32x256     
    c3b = c3_a + c4_up          #   1x16x16x256

后面的层不再赘述。

这样将feature map层层叠加后，最后一个大的feature map - c1b 既保留了所有层的信息，又与输入原图大小，意味着可以通过1x1卷积生成代表关键点概率的heat map ，上图中并未画出该部分

3.2 Heat Map  
大部分姿态检测的最后一步，是在feature map上对每个像素做概率预测，计算该像素是某个关节点的概率。  
![在这里插入图片描述][20210604110941985.png]  
上图就是各个关节点的heat map，左边第一张为输入图像以及最终的预测关节点位置，第二张为对颈部节点的概率预测，红色和黄色代表着对应像素位置是颈部的概率很高，其他蓝色区域意味着这里几乎不会是颈部位置。

实际代码里，所有关节的预测是一起的，放在一个大的高维矩阵里，上图是为了演示才分开画的。

[ px1_of_c1b ]->[socre_of_neck,score_of_wrist,socre_of_knee,... ]
    [ px2_of_c1b ]->[score_of_neck,score_of_wrist,score_of_knee,... ]
    
    #   px1_of_c1b,px2_of_c1b 是特征层c1b上的两个像素
    #   score_of_neck 是预测该点为颈部关键点的得分

3.3 关节点间的相互参考  
3.1节给出的hourglass network 其实已经可以用来训练姿态估计了，但是为什么作者还要将沙漏网络串联呢？

关节点之间是可以互相参考预测的，即知道双肩的位置后，可以更好的预测肘部节点，给出腰部和脚踝位置，又可以用于预测膝盖。其他姿态估计文章有利用图模型(Graphic Model)来结合CNN做预测的，这个图模型就是对人体关节点的结构做抽象归纳。但是目前的图模型效果一般。

既然热力图代表了输入对象的所有关节点，那么热力图就包含了所有关节点的相互关系，可以看作是图模型。所以将第一个沙漏网络给出的热力图作为下一个沙漏网络的输入，就意味着第二个沙漏网络可以使用关节点件的相互关系，从而提升了关节点的预测精度。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
如上图，N1代表第一个沙漏网络，提取出的混合特征经过1个1x1全卷积网络后，分成上下两个分支，上部分支继续经过1x1卷积后，进入下一个沙漏网络。下部分支先经过1x1卷积后，生成heat map，就是图中蓝色部分.

上图中蓝色方块比其他三个方块要窄一些，这是因为heat map矩阵的depth与训练数据里的节点数一致，比如 \[1x64x64x16\]，其他几个则具有较高的depth，如 \[1x64x64x256\]

heat\_map继续经过1x1卷积，将depth调整到与上部分支一致，如256，最后与上部分支合并，一起作为下一个沙漏网络的输入。

3.4 中间监督（Intermediate Supervision）  
传统的识别或者检测网络，loss只比较最后的预测与ground truth之间的差异。因为堆叠沙漏网络的每一个子沙漏网络都会有heat map作为预测，所以将每个沙漏输出的heat map参与到loss中，实验证实，预测精确度要远远好于只考虑最后一个沙漏预测的loss，这种考虑网络中间部分的监督训练方式，就叫做中间监督（Intermediate Supervision）

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221014/932d29c3437e46828f3b420e7bacffe7.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221014/8363c4e7271d438bb07d10baae3d1efc.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221014/a7f3b3f08640452493b155a964cd1bc1.png
[20210604110941985.png]: /images/20221014/2ce616e191f1434394ccfe364b4c6e06.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3UwMTE4MDg2NzM_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20221014/6f1ef0eaa8234f929c22ec7942f279ba.png