Facebook實時人體姿態估計：Dense Pose及其應用展望

機器之心原創

作者：Olli Huang 

編輯：Haojin Yang

Facebook 和 Inria France 的研究人員分別在 CVPR 2018 和 ECCV 2018 相繼發表了兩篇有關「人體姿態估計」(human pose estimation) 的文章 [1] [2]，用於介紹他們提出的 Dense Pose 系統以及一個應用場景「密集姿態轉移」（dense pose transfer）。

本文將簡要介紹（1）利用 Dense Pose 實現單張 2D 人體圖像到 3D 表面模型的原理 ；（2）如何將 Dense Pose 系統應用在「姿態轉移」（pose transfer）這一問題上；（3）粗略展望 Dense Pose 的一些潛在應用。

Dense Pose 的更多信息以及視頻 demos：

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1. 什麼是密集姿態估計（dense pose estimation）?

密集姿態估計 (dense pose estimation) 將單張 2D 圖片中所有描述人體的像素（human pixels），映射到一個 3D 的人體表面模型。如圖 1 所示，Facebook 發布了一個名為 DensePose COCO 的大型數據集，包含了預先手工標註的 5 萬張各種人類動作的圖片。

圖 1：密集姿態估計的目標是將 2D 圖片中描述人體的像素，映射到一個 3D 表面模型。左：輸入的原始圖像，以及利用 [1] 中提出的 Dense Pose-RCNN，獲得人體各區域的 UV 坐標。UV 坐標又稱紋理坐標 (texture coordinates), 用於控制 3D 表面的紋理映射； 中：DensePose COCO 數據集中的原始標註；右：人體表面的分割以及 UV 參數化示意圖。

2. 如何進行密集姿態估計？

密集姿態估計的核心任務是，訓練一個深度網路，用於預測 2D 圖片像素 (image pixels）與 3D 表面模型點 (surface points) 之間的密集聯繫 (dense correspondences)。這個任務最近已經通過基於全連接卷積網路 [4] 的 Dense Regression (DenseReg) 系統 [3] 得到了解決。而 Dense Pose-RCNN 系統 [1]，正是結合了 DenseReg 系統以及 Mask-RCNN 架構 [5]。

圖 2 展示了 Dense Pose-RCNN 的級連 (cascade) 架構：這是一個全卷積網路 (fully-convolutional network)，並連接著 ROIAlign 池化層 (ROIAlign pooling)，用於處理兩個核心任務，分別是：（1）分類。判斷圖片的某一像素來自於「背景」，還是「人體部位」；（2）回歸。預測該像素在「人體部位」的具體坐標。

圖 2：Dense Pose-RCNN 的架構。

圖 2 中的 ResNet50 FPN (feature pyramid networks) 將輸出 feature map，然後通過 ROIAlign 模塊對每一個 ROI 生成固定尺寸的 feature map。圖 3 展示了 ROIAlign 模塊的「跨級連」(cross-cascading) 結構，這種結構利用兩個輔助任務 (keypoint estimation & mask) 提供的信息，幫助提高 Dense Pose 系統的姿態估計效果。作為 Dense Pose-RCNN 基礎之一的 Mask-RCNN [5] 結構，正是藉助兩個相關任務（即 keypoint estimation 和 instance segmentation）提供的信息，用於提高分割效果。

圖 3：Dense Pose-RCNN[1] 中的 ROIAlign 模塊採用了「跨級連」(cross-cascading) 架構。

3. 主幹 (backbone) 網路對於 Dense Pose 系統的影響？

研究人員在 [1] 中對於兩種主幹網路，ResNet-50 和 ResNet-101，對於 Dense Pose 任務的表現進行了比較。如表 1 所示，在 AP 和 AR 這兩個評估指標上，ResNet-101 的表現稍優於 ResNet-50，但由於大型網路較為「笨重」，並不適用於移動應用。因此，[1] 中的其餘實驗均使用了 ResNet-50 作為主幹網路。

表 1: 當 Dense Pose-RCNN 使用兩個不同的主幹網路時，在 COCO Minval 數據集上取得的實驗結果。[1]

4. 從 Dense Pose 到 Dense Pose Transfer 

除了介紹 Dense Pose 系統的架構和工作流程，研究人員還在 [1] 中展示了一個 Dense Pose 的應用，「紋理轉移」(texture transfer)。如圖 4 所示，紋理轉移這一任務的目標是，將圖像中所有人的身體表面紋理，轉換為預先提供的目標紋理。

圖 4：Dense Pose 紋理轉換 (texture transfer) 的實驗結果。該任務的目標是，將輸入的視頻圖像中所有人的身體表面紋理，轉換成目標紋理。圖中第 1 行為目標紋理 1 和紋理 2。第 2、3 行從左至右依次為，輸入圖像，轉換為紋理 1 的圖像，以及轉換為紋理 2 的圖像。

在 ECCV 2018 上，論文 [1] 的三名作者發表了 Dense Pose 的一個後續應用，即「密集姿態轉移」(dense pose transfer，以下簡稱為 DPT) [2]。與紋理轉換不同的是，DPT 這一任務的目標是，根據輸入的 2D 人體圖像和目標姿態 (target dense pose)，將輸入圖像中的人體姿態轉換成目標姿態，並且不改變人體表面紋理。

如圖 5 所示，DPT 系統以 Dense Pose[1] 為基礎，並且由兩個互補的模塊組成，分別是（1）推測模塊 (predictive module)，用於根據輸入圖像，預測出具有目標姿態的人體圖像；（2）變形模塊 (warping module)，負責從輸入圖像中提取紋理，並「補全」(inpainting) 具有目標姿態的人體表面紋理。此外，系統中還有一個合成模塊 (blending module)，通過端對端、可訓練的單一框架，將推測和變形模塊的輸出進行合成，併產生最終的圖像。

圖 5：密集姿態轉移（DPT) 系統的流程圖。該系統包括推測模塊、變形模塊，以及合成模塊。

圖 6 展示了在 DeepFashion 數據集 [6] 上取得的 12 組姿態估計結果。每組姿態結果從左至右依次為：輸入圖像、正確的目標圖像、Deformable GANs (DSC) [7] 獲得的轉移結果，以及 DPT 系統 [2] 獲得的轉移結果。由於 DSC 是目前解決「多視角圖像合成」(multi-view synthesis) 這一問題中效果最佳的方法，所以 [2] 的作者將這一方法與 DPT 系統進行比較。

從圖 6 可以粗略觀察到 DPT 系統在紋理轉移上還不是特別完善。例如，一些女士上衣的花紋沒有被保留，並成功轉移到輸出圖像中；此外，人物的面部特徵也在轉移中出現一些偏差：身著黃色上衣的男士圖像（見圖 6 右側第 3 行），經過姿態轉後，人物面部更為「女性化」。論文 [2] 的作者指出，要取得更好的姿態轉換結果，可能還需要預先獲得一些額外的信息，比如面部特徵、性別以及膚色。

圖 6：密集姿態轉換（dense pose transfer）的實驗結果。左右兩組結果分別包含了輸入圖像、正確的目標圖像、Deformable GANs (DSC) [7] 得到的轉移結果，以及 DPT 系統 [2] 得到的轉移結果。

5. Dense Pose 的應用展望

Dense Pose 為人體姿態估計提供了一種新的解決方法，研究人員也在 demos 中展示了 Dense Pose 能夠實時完成紋理轉移等任務。儘管 Dense Pose 還有許多需要完善的地方，它的應用前景還是相當樂觀的。筆者認為 Dense Pose 未來可以在以下兩個方面進行應用：

一個應用方向是，利用單一圖片進行服裝的虛擬試穿。顧客可以上傳一張自己的全身正面照，並從系統中選擇一套需要試穿的服裝，以及一個目標姿態。Dense Pose 系統則可以根據顧客提供的這些信息，產生出一張合成的圖片，顯示顧客「試穿」服裝後的姿態。

另一個應用方向則是，遠程視頻診斷背部痛疾。就診者按照醫生的要求，穿戴一套專用的感測器，並依次完成一系列動作（如上身向前傾若干度、蹲下、站直向左扭頭等等）。就診者的這一系列動作將由攝像頭拍攝，並生成視頻實時傳輸給醫生。一個設想是，醫生可以藉助 Dense Pose 系統，根據就診者的動作視頻圖像，生成就診者的 3D 人體模型，並與背部無疾患的人體模型進行對比，從而初步判斷患者是否患有背部疾病。

參考文獻：

[1] Alp Güler, R?za, Natalia Neverova, and Iasonas Kokkinos. "Densepose: Dense human pose estimation in the wild." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.

[2] Neverova, Natalia, Riza Alp Guler, and Iasonas Kokkinos. "Dense pose transfer." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018.

[3] Alp Guler, Riza, et al. "Densereg: Fully convolutional dense shape regression in-the-wild." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.

[4] Chen, Liang-Chieh, et al. "Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 40.4 (2017): 834-848.

[5] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." Computer Vision (ICCV), 2017 IEEE International Conference on. IEEE, 2017.

[6] Liu, Ziwei, et al. "Deepfashion: Powering robust clothes recognition and retrieval with rich annotations." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.

[7] Siarohin, Aliaksandr, et al. "Deformable gans for pose-based human image generation." CVPR 2018-Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.

技術分析師的個人簡介

Olli Huang 是澳門科技大學的一名博士研究生，她的研究方向是大規模圖像檢索 (large-scale image retrieval) 和圖像的地理位置估計 (visual-based image geolocalization)。Olli 於 2017 年加入了機器之心的全球團隊，並以自由撰稿人的身份，發表了多篇計算機視覺應用的英文技術評論。

Olli 的機器之心主頁：https://www.jiqizhixin.com/users/84204384-374e-4de0-bfc5-79eee677a8ec。

Olli 的 LinkedIn 主頁：https://www.linkedin.com/in/ollihuang。

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