長久以來，三維姿態(tài)估計(jì)都在追求準(zhǔn)確性上一路狂奔。
但精度提高的同時，也帶來了計(jì)算成本的上升。
而剛剛被 CPVR 2021 接受的論文中所提出的模型，MobileHumanPose 卻可以同時做到又小又好。
還是放在手機(jī)上都能 hold 得住的那種。來感受一下：
這種動作的健身操也沒問題：
據(jù)了解，這個模型的尺寸，只有基于 ResNet-50 的模型的 1/7，算力達(dá)到了 3.92GFLOPS。
而且平均每關(guān)節(jié)位置誤差（MPJPE），也只有大約 5 厘米。
那么這一模型到底是如何在有限的算力下產(chǎn)生極佳性能的呢？
基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的改進(jìn)
這是一個從基本的編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)改良得來的模型。
在編碼器用于全局特征提取，而解碼器進(jìn)行姿態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)架構(gòu)上，研究團(tuán)隊(duì)對其主干網(wǎng)絡(luò)、激活函數(shù)，以及 Skip concatenation 功能都進(jìn)行了修改。
先來看研究團(tuán)隊(duì)選擇的主干網(wǎng)絡(luò)，MobileNetV2。
他們在 MobileNetV2 的前四個倒置殘差塊（Residual Block）處修改了通道大小，獲得了性能提升。
接下來，將 PReLU 函數(shù)用于實(shí)現(xiàn)激活功能，其中 ai 為學(xué)習(xí)參數(shù) yi 是輸入信號。
這一函數(shù)中的可學(xué)習(xí)參數(shù)能夠在每一層網(wǎng)絡(luò)都獲得額外的信息，因此在人體姿勢估計(jì)任務(wù)中使用參數(shù)化 PReLU 時可提升性能。
▲ 修改了激活函數(shù)后的 baseline
現(xiàn)在，模型的效率已經(jīng)不低了，但考慮到推理速度，團(tuán)隊(duì)使用 Skip concatenation 結(jié)構(gòu)。這一結(jié)構(gòu)能從編碼器到解碼器中導(dǎo)出低級別特征信號（Lowlevel feature signal），不會降低性能。
參數(shù)量減少 5 倍，計(jì)算成本降到 1/3
團(tuán)隊(duì)使用 Human3.6M 和 MuCo-3DHP 作為三維人體姿勢數(shù)據(jù)集，他們提出了 MobileNetV2 的大小兩個模型。
在 Human3.6M 上，MobileNetV2 大模型實(shí)現(xiàn)了 51.44 毫米的平均每關(guān)節(jié)位置誤差。
且其參數(shù)量為 4.07M，對比同類模型的 20.4M（chen）減少了 5 倍，計(jì)算成本為 5.49GFLOPS，是同類模型的 1/3 不到（14.1G）。
對于多人三維姿勢估計(jì)任務(wù)，研究者使用 RootNet 來估計(jì)每個人的絕對坐標(biāo)，在 MuPoTS 的 20 個場景中進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)：
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，對比 Zerui Chen 等研究者提出的獲 ECCV 2020 的三維人體姿態(tài)估計(jì)方法，MobileNetV2 在一般場景中的性能都更好，且在少數(shù)場景中取得了最佳性能：
在模型效率上，MobileNetV2 的大模型效率為 2.24M/3.92GFLOPS，遠(yuǎn)超同類模型的 13.0M/10.7GFLOPS（Zerui Chen）。
而小模型也能實(shí)現(xiàn) 56.94 毫米的平均每關(guān)節(jié)位置誤差，有 224 萬個參數(shù)，計(jì)算成本為 3.92GFLOPS。
作者介紹
論文的三位作者皆畢業(yè)于韓國高等技術(shù)研究院，一作 Sangbum Choi 為該校的電機(jī)及電子工程專業(yè)碩士。
論文：
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/MAI/html/Choi_MobileHumanPose_Toward_Real-Time_3D_Human_Pose_Estimation_in_Mobile_Devices_CVPRW_2021_paper.html
開源地址：
[1]https://github.com/SangbumChoi/MobileHumanPose
[2]https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-Mobile-Human-Pose-3D
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