人体姿态估计的定义

从给定的图像中识别人脸、手部、身体等关键点。
输入：图像I
输出：所有关键点的像素坐标(x1, y1), (x2, y3)…(xJ, yJ)，这里J为关键点的总数，取决于具体的关键点模型。常用的J有：人脸68，人体18，手势21。

下游任务

行为识别、CG、动画、人机交互、动物行为分析等。

2D姿态估计

定义：在图像上定位人体关键点（通常为人体主要关节）的坐标。

基本思路：

• 基于回归：将关键点检测问题建模成一个回归问题，让模型直接回归关键点的坐标。
  • 优点：不需要维持高分辨率的特征图，计算消耗小；理论上可以达到无限精度，热力图方法的精度受限于特征图的空间分辨率。
  • 缺点：图像到关键点坐标的映射高度非线性，直接回归坐标有些困难，精度不是最优。
• 基于热力图：并不直接回归关键点的坐标，而是预测关键点位于每个位置的概率。
  • 优点：相比回归法相对容易，模型精度相对较高，因此主流算法更多基于热力图
  • 缺点：计算消耗大于直接回归

多人姿态估计的方法有：

• 自顶向下（Top Down）方法：第一步，使用目标检测算法检测出每个人体。第二步，基于单人图像估计每个人的姿态。缺点：整体精度受限于检测器的精度；速度和计算量正比于人数。
• 自底向上（Bottom Up）方法：第一步，使用关键点模型检测所有的关键点。第二步，基于位置关系或其他辅助信息将关键点组合成不同的人。优点：推理速度与人数无关。
• 单阶段方法：一步实现人体的检测和姿态估计。
• 基于Transformer的方法