1. 人体姿态估计简介

• 多人姿态估计框架包括5个方面：
  • paradigm：范式
    • top-down：
      • 用于人数不多于6人的场景
      • 使用现成的检测器提供边界框，然后将人体裁剪为统一的尺度进行姿势估计
      • 人体检测器和位姿估计器可输入较小的分辨率
    • bottom-up：
      • 自下而上的范式被认为适合人群场景，因为随着人数的增加，计算成本保持稳定；
      • 通常需要较大的输入分辨率来处理不同的人的尺度，这使得协调准确性和推理速度变得具有挑战性
  • backbone network：骨干网络
  • localization method：定位算法
    • 坐标回归（coordinate regression）
    • 热图回归（heatmap regression）
    • 坐标分类（coordinate classification）
      • 子像素箱分类（将关键点预测看作为分别针对水平和垂直坐标的子像素箱的分类）
      • 代表算法：SimCC
      • 摆脱了对高分辨率热图的依赖，因此可以实现非常紧凑的架构，既不需要高分辨率中间表示，也不需要昂贵的上采样层
      • 展平最终的特征图进行分类，不需要全局池化，从而避免了空间信息的丢失
      • 通过亚像素尺度的坐标分类可以有效缓解量化误差，无需额外的优化后处理
  • training strategy：训练策略
  • deployment：部署推理

2. RTMPose

2.1 网络结构

• GAU：Gated Attention Unit （门控注意力单元）
• RTMPose的整体架构包含:
  • 骨干网络
  • 一个卷积层
  • 一个全连接层
  • 一个用于细化K个关键点表示的门控注意力单元
  • 将二维姿态估计视为x轴和y轴坐标的两个分类任务，以预测关键点的水平和垂直位置

2.2 基于SimCC的优化路线

2.2.1 SimCC：

• 核心思想：将水平轴和垂直轴划分为等宽编号的 bin，并将连续坐标离散化为整数 bin 标签。 然后训练模型来预测关键点所在的 bin。 通过使用大量的 bin，可以将量化误差降低到子像素级别。
• 结构简单：由于这种新颖的公式，SimCC 具有非常简单的结构，使用 1 × 1 卷积层将主干提取的特征转换为矢量化关键点表示，并使用两个全连接层分别执行分类
• 平滑策略：受传统分类任务中标签平滑的启发[53]，SimCC提出了一种高斯标签平滑策略，用以ground-truth bin为中心的高斯分布式软标签代替one-hot标签，该策略在模型训练中融合了归纳偏差，带来了显著的性能改进。

2.2.2 RTMPose

• 基于SimCC，做了以下改进 （SimCC*）
  • 删除了上采样层 (SimCC*)
  • 使用CSPNext-m 替换 ResNet-50
    

2.3 训练技巧

2.3.1 预训练

• 主干网络通过基于heatmap的方法进行预训练

2.4 模块设计

2.4.1 特征维度

• 模型性能随着特征分辨率的提高而提高。
• 使用全连接层将一维关键点表示扩展到由超参数控制的所需维度。 在本文中使用 256 个维度，精度从 71.2% AP 更改为 71.4% AP。

2.4.2 自注意力模块

• 为了进一步利用全局和局部空间信息，使用自注意力模块优化关键点表示。
• 采用transformer变体，门控注意力单元（GAU），与普通transformer相比，它具有更快的速度、更低的内存成本和更好的性能。

2.5 微观设计

2.5.1 损失函数

• 将坐标分类视为序数回归任务，并遵循 SORD 中提出的软标签编码

2.5.2 更大的卷积核

2.6 推理流程

• 除了姿态估计模型之外，还进一步优化了整体自上而下的推理流程，以实现更低的延迟和更好的鲁棒性。 使用 BlazePose中的跳帧检测机制，其中每 K 帧执行一次人体检测，并且在间隔帧中，边界框是根据最后的姿势估计结果生成的。
• 为了实现帧的平滑预测，在后处理阶段使用基于 OKS 的姿态 NMS 和 OneEuro滤波器。