关键点检测算法（一）总体介绍

目录

一、简介

二、人体关键点检测数据集

三、关键点检测任务的目标构建

四、单人2D关键点检测相关算法

五、多人2D关键点检测相关算法

六、3D关键点检测相关算法

正文

一、简介

关键点检测领域包括人脸关键点、人体关键点、特定类别物体（如手骨）关键点检测等。其中人体骨骼关键点检测是其中比较热门，难度系数较高，且应用非常广泛的一个研究领域，在自动驾驶中也会有很好的应用前景，所以本文主要是介绍人体关键点检测的一些相关内容。

人体骨骼关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础，例如姿态估计，行为识别，人机交互，虚拟现实，智能家居，以及无人驾驶等等。由于人体具有柔韧性，会出现各种姿态，人体任何部位的变化都会产生新的姿态，同时关键点的可见性受姿态、穿着、视角等影响非常大，而且还面临着遮挡、光照等环境的影响，使得人体骨骼关键点检测成为计算机视觉领域中一个极具挑战性的课题。本文主要介绍内容包括：

• 单人2D人体骨骼关键点检测算法
• 多人2D人体骨骼关键点检测算法
• 3D人体骨骼关键点检测算法

二、人体关键点检测相关数据集

2D数据集

LSP 地址：http://sam.johnson.io/research/lsp.html

FLIC 地址：https://bensapp.github.io/flic-dataset.html

MPII 地址：http://human-pose.mpi-inf.mpg.de/

MSCOCO 地址：http://cocodataset.org/#download

AI Chanllenge 地址：https://challenger.ai/competition/keypoint/subject

Pose Track 地址：https://www.posetrack.net/users/download.php

3D数据集

Human3.6M 地址：http://vision.imar.ro/human3.6m/description.php

HumanEva 地址：http://humaneva.is.tue.mpg.de/

Total Capture 地址：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/panoptic-toolbox、http://domedb.perception.cs.cmu.edu/dataset.html

JTA Dataset 地址：http://aimagelab.ing.unimore.it/jta、https://github.com/fabbrimatteo/JTA-Dataset

MPI-INF-3DHP 地址：http://gvv.mpi-inf.mpg.de/3dhp-dataset/

SURREAL 地址：https://www.di.ens.fr/willow/research/surreal/data/

UP-3D 地址：http://files.is.tuebingen.mpg.de/classner/up/

DensePose COCO 地址：https://github.com/facebookresearch/DensePose、https://www.aiuai.cn/aifarm278.html、http://densepose.org/#dataset

三、关键点检测的Ground Truth的构建

1）Coordinate

Coordinate即直接将关键点坐标作为最后网络需要回归的目标，这种情况下可以直接得到每个坐标点的直接位置信息。

2）Heatmap

Heatmap即将每一类坐标用一个概率图来表示，对图片中的每个像素位置都给一个概率，表示该点属于对应类别关键点的概率，比较自然的是，距离关键点位置越近的像素点的概率越接近1，距离关键点越远的像素点的概率越接近0，具体可以通过相应函数进行模拟，如二维Gaussian等，如果同一个像素位置距离不同关键点的距离大小不同，即相对于不同关键点该位置的概率不一样，这时可以取Max或Average。

对于两种Ground Truth的差别：

• Coordinate网络在本质上来说，需要回归的是每个关键点的一个相对于图片的offset，而长距离offset在实际学习过程中是很难回归的，误差较大，同时在训练中的过程，提供的监督信息较少，整个网络的收敛速度较慢；
• Heatmap网络直接回归出每一类关键点的概率，在一定程度上每一个点都提供了监督信息，网络能够较快的收敛，同时对每一个像素位置进行预测能够提高关键点的定位精度，在可视化方面，Heatmap也要优于Coordinate，除此之外，实践证明，Heatmap确实要远优于Coordinate，具体结构如下图所示。

3）Heatmap + Offsets

Heatmap + Offsets是Google在CVPR 2017上提出的，与单纯的Heatmap不同的是，Google的Heatmap指的是在距离目标关键点一定范围内的所有点的概率值都为1，在Heatmap之外，使用Offsets，即偏移量来表示距离目标关键点一定范围内的像素位置与目标关键点之间的关系。

四、单人2D关键点检测算法

1.DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks (CVPR’14)

2.Efficient Object Localization Using Convolutional Networks (CVPR’15)

3.Convolutional Pose Machines（2016）

4.Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation（ICCV2017）

5.Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation (2017)

6.Multi-Context Attention for Human Pose Estimation (2018)

7.A Cascaded Inception of Inception Network with Attention Modulated Feature Fusion for Human Pose Estimation (2018)

8.Deeply Learned Compositional Models for Human Pose Estimation (2018ECCV）

9.Human Pose Estimation with Spatial Contextual Information (2019)

10.Cascade Feature Aggregation for Human Pose Estimation (2019)

11.Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections (2020)

五、多人2D关键点检测算法

多人关键点检测分自上而下和自下而上两种方法：

1. 自上而下（Top-Down）的人体骨骼关键点检测算法主要包含两个部分，目标检测和单人人体骨骼关键点检测，对于目标检测算法，这里不再进行描述，而对于关键点检测算法，首先需要注意的是关键点局部信息的区分性很弱，即背景中很容易会出现同样的局部区域造成混淆，所以需要考虑较大的感受野区域；其次人体不同关键点的检测的难易程度是不一样的，对于腰部、腿部这类关键点的检测要明显难于头部附近关键点的检测，所以不同的关键点可能需要区别对待；最后自上而下的人体关键点定位依赖于检测算法的提出的Proposals，会出现检测不准和重复检测等现象，大部分相关论文都是基于这三个特征去进行相关改进。
2. 自下而上（Bottom-Up）的人体骨骼关键点检测算法主要包含两个部分，关键点检测和关键点聚类，其中关键点检测和单人的关键点检测方法上是差不多的，区别在于这里的关键点检测需要将图片中所有类别的所有关键点全部检测出来，然后对这些关键点进行聚类处理，将不同人的不同关键点连接在一块，从而聚类产生不同的个体。而这方面的论文主要侧重于对关键点聚类方法的探索，即如何去构建不同关键点之间的关系。

5.1 多人2d关键点检测算法（自上而下）

1.RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation（2018）

2.Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation（cpn）（2018）

3.Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation（2019）

4.Spatial Shortcut Network for Human Pose Estimation（2019）

5.Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation (2019cvpr)

5.2 多人2d关键点检测算法（自下而上）

1.OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields（IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE2019）

2.Single-Network Whole-Body Pose Estimation（ICCV2019）

六、3D关键点检测算法

1.Coarse-to-Fine Volumetric Prediction for Single-Image 3D Human Pose（2017）

2.A simple yet effective baseline for 3d human pose estimation（ICCV2017）

3.RepNet: Weakly Supervised Training of an Adversarial Reprojection Network for 3D Human Pose Estimation（CVPR2019）

4.Generating Multiple Hypotheses for 3D Human Pose Estimation with Mixture Density Network（cvpr2019）

5.Learnable Triangulation of Human Pose（ICCV 2019 oral）

6.Weakly-Supervised Discovery of Geometry-Aware Representation for 3D HumanPose Estimation（cvpr2019）

7.3D human pose estimation in video with temporal convolutions and semi-supervised training （cvpr2019）

8.Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression （cvpr2019）

9.Exploiting Spatial-temporal Relationships for 3D Pose Estimation via Graph Convolutional Networks（ICCV2019）

10.3D Human Pose Estimation using Spatio-Temporal Networks with Explicit Occlusion Training （AAAI2020）

11.Motion Guided 3D Pose Estimation from Videos（2020）

12.XNect: Real-time Multi-Person 3D Motion Capture with a Single RGB Camera(2020)

13.VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation （2020cvpr）

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来源： https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/120548795