MoveNet-谷歌轻量级人体姿态估计算法

MoveNet是基于heatmap的bottom-up人体姿态估计模型，含Backbone、Header和PostProcess三部分。Backbone采用Mobilenetv2+FPN；Header有四个，输出Center、KeypointHeatmap等特征图。损失函数用加权MSE和L1 Loss，权重1:1:1:1。提供训练、测试流程，可导出模型，Google有在线演示。

MoveNet

Google提供的在线演示：https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/pose-detection/index.html?model=movenet

MoveNet 是一个 Bottom-up estimation model， 使用heatmap。

网络架构

主要分为三个部分：Backbone、Header、PostProcess

Backbone：Mobilenetv2 + FPNHeader：输入为Backbone的特征图，经过各自的卷积，输出各自维度的特征图。共有四个Header：分别为Center、KeypointRegression、KeypointHeatmap、Local OffsetsCenter：[N, 1, H, W], 这里1代表当前图像上所有人中心点的Heatmap，可以理解为关键点，只有一个，所以通道为1。提取中心点两种方式：一个人所有关键点的算术平均数。所有关键点最大外接矩形的中心点。（效果更好）KeypointHeatmap：[N, K, H, W] N：Batchsize、K：关键点数量，比如17。H、W：对应特征图的大小，这里输入为$192\times 192$192×192 , 降采样四倍就是$48\times 48$48×48 。代表当前图像上所有人的关键点的HeatmapKeypointRegresssion：[N, 2K, H, W] K个关键点，坐标用$x,y$x,y表示，那么就有2K个数据。这里$x,y$x,y 代表的是同一个人的关键点对于中心点的偏移值。原始MoveNet用的是特征图下的绝对偏移值，换成相对值（除以48转换到0-1），可以加快收敛。LocalOffsets：[N, 2K, H, W] 对应K个关键点的坐标，这里是Offset，模型降采样特征图可能存在量化误差，比如192分辨率下x = 0 和 x= 3映射到48分辨率的特征图时坐标都变为了0；同时还有回归误差。

class MoveNet(nn.Layer):    def __init__(self, num_classes=17, width_mult=1.,mode='train'):        super(MoveNet, self).__init__()        self.backbone = Backbone()        self.header = Header(num_classes, mode)                self._initialize_weights()    def forward(self, x):        x = self.backbone(x) # n,24,48,48        # print(x.shape)        x = self.header(x)        # print([x0.shape for x0 in x])        return x

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损失函数

KeypointHeadmap 和 Center 采用加权MSE，平衡了正负样本。 KeypointRegression 和LocalOffsets 采用了 L1 Loss。 最终各个Loss权重设置为1:1:1:1

loss = paddle.pow((pre-target),2) weight_mask = target*k+1paddle.pow(torch.abs(target-pre), 2) loss = loss*weight_mask

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参考文献

2024轻量级人体姿态估计模型修炼之路（附谷歌MoveNet复现经验） - 知乎 (zhihu.com)fire717/movenet.pytorch: A Pytorch implementation of MoveNet from Google. Include training code and pre-train model. (github.com)https://storage.googleapis.com/tfjs-models/demos/pose-detection/index.html?model=movenet

快速开始

全流程引导进行项目生成，实现数据生成、训练、测试一体化

解压数据集

# 无需运行# !mkdir /home/aistudio/data/coco# !unzip /home/aistudio/data/data97273/annotations_trainval2017.zip -d /home/aistudio/data/coco# !unzip /home/aistudio/data/data97273/train2017.zip -d /home/aistudio/data/coco# !unzip /home/aistudio/data/data97273/val2017.zip -d /home/aistudio/data/coco# 新数据时用# Make data to adapt the data format.# %cd /home/aistudio/work/# !python scripts/make_coco_data_17keypooints.py

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配置项目环境

pip install yacs

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训练

cd /home/aistudio/work/python train.py

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测试

进入config.py 修改配置文件，修改测试图片路径。

cd /home/aistudio/work.python predict.py

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测试结果

       

Heatmap

       

导出模型

pip install paddle2onnxpython pd2onnx.py

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