RTMW:实时多人2D和3D 全人体姿态估计

单位：上海AI实验室
代码：mmpose/tree/main/projects/rtmpose

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RTMO: 面向高性能单阶段的实时多人姿态估计

摘要

全身姿势估计是一项具有挑战性的任务，它需要同时预测身体、手、脸和脚的关键点。全身姿态估计旨在预测人体的细粒度姿态信息，包括面部、躯干、手和脚，这在以人为中心的感知和生成的研究以及各种应用中发挥着重要作用。
在这项工作中，我们提出了RTMW（实时多人全身姿态估计模型），一系列高性能的二维/三维全身姿态估计模型。我们将RTMPose模型架构与FPN和HEM（层次编码模块）相结合，以更好地捕获从不同尺度的不同身体部位的姿态信息。该模型使用丰富的开源人类关键点数据集进行训练，并使用手动对齐的注释，并通过两阶段蒸馏策略进一步增强。 RTMW在多个全身姿态估计基准上表现出了良好的性能，同时保持了高推理效率和部署友好性。

一、背景

全身姿态估计是推进以人为中心的人工智能系统能力的重要组成部分。它可用于人机交互、虚拟角色动画和电影产业。尝试在AIGC（AI生成的内容）应用程序中，全身姿态估计的结果也被用来控制角色的生成。

随着全身姿态估计支持的下游任务和工业应用的出现，设计一个高精度、低延迟、易于部署的模型是非常有价值的。在早期的人体姿态估计研究中，由于任务的复杂性和计算能力和数据的限制，研究人员将人体分成不同的部分进行独立的姿态估计研究。在前辈们的不懈努力下，在这些单独的、部分特定的二维姿态估计任务中取得了显著的成果。

之前的工作，如OpenPose [3]，可以通过结合这些单独部分的结果来获得全身姿态估计结果。然而，这种简单的组合方法面临着很高的计算成本和显著的性能限制。虽然像MediaPipe [22]这样的轻量级工具提供了高实时性能和易于部署，但它们的准确性并不完全令人满意。我们的MMPose [5]团队去年发布了RTMPose [10]模型，它在准确性和实时性能之间取得了极好的平衡。随后，在此基础上，DWPose [40]通过集成一个两阶段蒸馏技术和集成一个新的数据集UBody [17]，进一步提高了RTMPose在全身姿态估计任务中的性能。

RTMPose [10]的结构设计最初只考虑了身体姿势。然而，在全身姿态估计任务中，特征分辨率对面部、手和脚姿态估计的准确性至关重要。因此，我们引入了PAFPN（部分聚合特征金字塔网络）和HEM（高效多尺度特征融合）两种技术来提高特征分辨率。实验结果证实，这两个模块显著提高了细粒度体部位的定位精度。

与此同时，开源的全体姿态估计数据集的稀缺极大地限制了开源模型。为了充分利用聚焦于不同身体部位的数据集，我们手动对齐了14个开源数据集的关键点定义（3个全身关键点，6个身体关键点，4个面部关键点，1个手部关键点），这些数据集共同用于训练RTMW。在三维全身姿势估计领域，学术界主要采用了两种主要的方法：提升[26,29,42]方法和回归[28,32]方法。对基于SimCC [16]技术的方法的学术研究明显缺乏。我们的研究努力通过将RTMW架构应用到三维全身姿态估计任务中，冒险进入了未知的领域。我们的实验结果表明，SimCC [16]方法有自己的特性，并且在这一领域具有值得称赞的性能。

二、相关工作

2.1 自上而下的方法。

自顶向下的算法使用现成的探测器来提供边界盒，并将人体裁剪到一个统一的尺度，以进行姿态估计。自上而下范式的算法[2,18,31,37,39]已经主导了公共基准测试。两阶段推理范式允许人类检测器和姿态估计器使用相对较小的输入分辨率，允许它们在非极端场景下（即当图像中的人数不超过6人时），在速度和精度上优于自底而上的算法。此外，以前的大多数工作都集中在在公共数据集上实现最先进的性能。相比之下，我们的工作旨在设计具有更好的速度-精度权衡的模型，以满足工业应用的需求。

2.2 坐标分类。

以前的姿态估计方法通常将关键点定位视为坐标回归（如[14,25,33]）或热图回归（如[8,37,39,41]）。SimCC [16]引入了一种新的方案，将关键点预测分别从水平坐标和垂直坐标的亚像素箱中进行分类，这带来了几个优点。

首先，SimCC摆脱了对高分辨率热图的依赖，因此允许一个非常紧凑的架构，既不需要高分辨率的中间表示[31]，也不需要昂贵的升级层[37]。其次，SimCC将最终的特征图扁平化以进行分类，而不是涉及全局池化[33]，从而避免了空间信息的丢失。第三，通过在亚像素尺度上的坐标分类，可以有效地缓解量化误差，而不需要额外的细化后处理[41]。

这些特性使得SimCC在构建轻量级姿态估计模型方面具有吸引力。RTMO [21]将坐标分类方法引入到单阶段姿态估计中，取得了显著的性能提高，也证实了SimCC方法在姿态估计任务中的巨大潜力。在这项工作中，我们进一步利用坐标分类方案，优化模型架构和训练策略。

2.3 3D Pose

三维姿态估计是一个活跃的研究领域，具有广泛的工业应用。当代方法的景观主要由两种主要方法所主导：利用二维关键点的提升方法[26,29,42]和基于图像分析的回归方法。提升方法将二维坐标输入神经网络，直接预测其空间坐标，其计算速度快。然而，这种效率是以牺牲场景信息为代价的，因为这些算法缺乏图像输入，导致它们依赖于对训练数据的注释来确定其预测结果的范围。

相反，基于图像的回归方法[28,32]在结合丰富的视觉数据的同时，面临着推理速度缓慢和任务复杂性增加的挑战。这些因素导致了难以训练模型和实现高精度。我们提出的方法RTMW3D与传统方法不同，它采用了基于Simcc技术[16]的分类策略，通过后处理来细化最终的空间坐标。我们的实验结果强调了这种创新方法的有效性。

3 实验方法

虽然我们之前提出的RTMPose并没有针对全身关键点估计任务的特殊设计，但经过实验，我们发现它的性能可以与目前最先进的方法ZoomNas [38]相媲美。然而，在实验过程中，我们发现RTMPose在全身姿态估计任务中存在一定的性能瓶颈。随着参数规模的增加，模型的性能并不随着参数数量的增加而提高。另一方面，与其他研究团队的研究，如DWPose团队，虽然他们添加了新的数据集在训练RTMPose和采用更有效的两阶段蒸馏训练技术，有效地提高了RTMPose的准确性，他们仍然不能避免问题的固有性能瓶颈RTMPose参数数量的增加。

3.1.1 任务限制

我们首先分析了全身姿态估计任务中一些未解决的问题。RTMW旨在解决这些挑战。
第一个问题是局部区域的解决限制。 在图像中，人体的某些部分，如脸、手和脚，只占人体和图像的很小的比例。对于一个模型，这些区域的输入分辨率将直接影响模型对这些部分中的关键点的预测精度。
第二个问题是，从人体不同部位学习关键点的难度是不同的。例如，面部上的关键点可以看作是附着在面部上的一些关键点，一个刚体，由于面部的变形很小，模型会发现更容易学习预测这些面部关键点。相反，由于手指和手腕的旋转和运动，手的关键点具有更高的自由度，使它们更难以预测。
第三个问题在于损失函数。常用的损失函数，如KL散度和回归误差，都是逐点计算的。因此，它们往往是由具有更多关键点和更大的空间比例的身体部位所主导的，如躯干和面部，而不太关注小而复杂的部位，如手和脚。这通常导致了不平衡收敛，这意味着模型对较低的平均误差较低，但在复杂的身体部位表现出较差的准确性。最后一点是，开源的全身姿态估计数据集很少，这极大地限制了我们对该模型能力的研究。针对上述限制，我们为RTMPose设计了一套目标优化解决方案，并提出了我们的RTMW模型。

3.1.3训练技术

由于缺乏开源的全身姿态估计数据集，我们手动对齐了14个开源数据集，其中包括全身、躯干、手和面部的姿态估计关键点。我们使用这14个数据集进行联合训练。同时，为了使模型的性能最大化，我们采用了DWPose在模型训练过程中使用的两阶段蒸馏技术来进一步提高模型的性能。