TF-SimpleHumanPose: 基于TensorFlow的简单人体姿态估计和跟踪实现

TF-SimpleHumanPose:简单而强大的人体姿态估计工具

人体姿态估计是计算机视觉领域的一个重要任务,在动作识别、行为分析、人机交互等多个应用场景中有着广泛的应用前景。近年来,随着深度学习技术的发展,基于深度神经网络的人体姿态估计方法取得了显著的进展。其中,微软亚洲研究院(MSRA)在ECCV 2018会议上提出的《Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking》一文,以其简单而高效的设计引起了广泛关注。

为了推动该方法的应用和进一步研究,GitHub用户mks0601开发了TF-SimpleHumanPose项目,该项目是对MSRA论文的TensorFlow实现,为研究人员和开发者提供了一个可靠的代码基础。本文将详细介绍TF-SimpleHumanPose项目的主要特点、使用方法以及在多个数据集上的性能表现。

项目简介

TF-SimpleHumanPose是一个基于TensorFlow框架的开源项目,旨在实现从单张RGB图像中进行2D多人姿态估计。该项目的核心是对MSRA提出的简单基线方法的忠实实现,同时还提供了灵活的代码结构和丰富的功能特性。

人体姿态估计示例图

项目的主要特点包括:

基于TensorFlow实现,充分利用了该框架的高性能和灵活性。
代码结构清晰简洁,易于理解和扩展。
兼容多个主流的2D多人姿态估计数据集,包括MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。
提供了人体姿态估计的可视化代码(修改自Detectron项目)。

环境配置

要运行TF-SimpleHumanPose项目,需要配置以下依赖环境:

TensorFlow
CUDA
cuDNN
Anaconda
COCO API

该项目在Ubuntu 16.04系统下,使用CUDA 9.0和cuDNN 7.1,配合两块NVIDIA 1080Ti GPU进行了测试。开发环境使用的是Anaconda 3下的Python 3.6.5版本。

项目结构

TF-SimpleHumanPose项目的目录结构如下:

${POSE_ROOT}
|-- data
|-- lib
|-- main
|-- tool
`-- output

其中:

data目录包含数据加载代码以及指向图像和标注目录的软链接。
lib目录包含2D多人姿态估计系统的核心代码。
main目录包含用于训练或测试网络的高层代码。
tool目录包含数据集转换工具,可以将MPII和PoseTrack数据集转换为COCO格式。
output目录用于存放日志、训练模型、可视化输出和测试结果。

使用方法

安装依赖:

pip install -r requirement.txt


2. 编译NMS模块:

cd ${POSE_ROOT}/lib make


3. 在`main/config.py`中可以修改模型设置,包括使用的数据集、网络骨干网络、输入尺寸等。

4. 训练模型:

python train.py --gpu 0-1


5. 测试模型:
将训练好的模型放在`output/model_dump/$DATASET/`目录下,人体检测结果(`human_detection.json`)放在`data/$DATASET/dets/`目录下,然后运行:

python test.py --gpu 0-1 --test_epoch 140


### 性能评估

TF-SimpleHumanPose在多个数据集上进行了评估,以下是在MS COCO 2017数据集val2017子集上的性能表现:

| 方法 | AP | AP .5 | AP .75 | AP (M) | AP (L) | AR | AR .5 | AR .75 | AR (M) | AR (L) |
|------|----|----|-------|--------|--------|----|----|-------|--------|--------|
| 256x192_resnet50 (本项目) | 70.4 | 88.6 | 77.8 | 67.0 | 76.9 | 76.2 | 93.0 | 83.0 | 71.9 | 82.4 |
| 256x192_resnet50 (原论文) | 70.3 | 88.8 | 77.8 | 67.0 | 76.7 | 76.1 | 93.0 | 82.9 | 71.8 | 82.3 |

可以看到,TF-SimpleHumanPose的实现在各项指标上都与原论文报告的结果非常接近,甚至在某些指标上略有提升。这证明了该项目实现的可靠性和有效性。

![人体姿态估计结果示例](https://yellow-cdn.veclightyear.com/26b7c49c/b551cd20-da73-48a3-81fe-bfbaa9bc9f28.jpg)

### 常见问题及解决方案

在使用TF-SimpleHumanPose过程中,用户可能会遇到一些常见问题,项目作者提供了相应的解决方案:

1. 如果在训练过程中内存占用不断增加,可以尝试在代码中添加`graph.finalize()`。

2. 如果在测试阶段遇到`FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'tmp_result_0.pkl'`错误,通常是由于人体检测结果文件配置不正确导致的。请确保正确准备了人体检测结果文件。

### 总结与展望

TF-SimpleHumanPose项目为研究人员和开发者提供了一个可靠、灵活的2D多人姿态估计实现。该项目不仅忠实还原了MSRA提出的简单基线方法,还提供了丰富的功能和良好的兼容性。通过在多个数据集上的评估,TF-SimpleHumanPose展示了与原论文相当的性能表现。

未来,该项目可能会在以下几个方面继续改进和扩展:

1. 支持更多的网络骨干结构,如EfficientNet等最新的卷积神经网络模型。
2. 优化单GPU环境下的性能,提高在资源受限情况下的使用体验。
3. 集成更多的数据增强技术,进一步提升模型的泛化能力。
4. 探索模型压缩和加速技术,以适应移动设备等边缘计算场景。

对于有兴趣深入研究或使用该项目的读者,可以访问TF-SimpleHumanPose的[GitHub仓库](https://github.com/mks0601/TF-SimpleHumanPose)获取更多详细信息和最新更新。同时,也欢迎社区贡献者参与到项目的改进和维护中来,共同推动人体姿态估计技术的发展与应用。