论文提出的MobileHumanPose模型在保持高精度的同时，显著降低了计算成本，适用于手机等移动设备。该模型基于改进的MobileNetV2，通过调整主干网络、采用PReLU激活函数和Skipconcatenation结构，实现了尺寸仅为基于ResNet-50模型1/7的轻量化设计，平均关节位置误差约5厘米。在多人三维姿势估计任务中，MobileHumanPose表现出色，且在计算效率和性能上优于同类模型。
博雯 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
长久以来，三维姿态估计都在追求准确性上一路狂奔。
但精度提高的同时，也带来了计算成本的上升。
而刚刚被CPVR 2021接受的论文中所提出的模型，MobileHumanPose却可以同时做到又小又好。
还是放在手机上都能hold得住的那种。来感受一下这个feel：
这种动作的健身操也没问题：
据了解，这个模型的尺寸，只有基于ResNet-50的模型的1/7，算力达到了3.92GFLOPS。
而且平均每关节位置误差（MPJPE），也只有大约5厘米。
那么这一模型到底是如何在有限的算力下产生极佳性能的呢？
基于编码器-解码器结构的改进
这是一个从基本的编码器-解码器结构改良得来的模型。
在编码器用于全局特征提取，而解码器进行姿态估计的基础架构上，研究团队对其主干网络、激活函数，以及Skip concatenation功能都进行了修改。
先来看研究团队选择的主干网络，MobileNetV2。
他们在MobileNetV2的前四个倒置残差块（Residual Block）处修改了通道大小，获得了性能提升。
接下来，将PReLU函数用于实现激活功能，其中ai为学习参数 yi是输入信号。
这一函数中的可学习参数能够在每一层网络都获得额外的信息，因此在人体姿势估计任务中使用参数化PReLU时可提升性能。
△修改了激活函数后的baseline
现在，模型的效率已经不低了，但考虑到推理速度，团队使用Skip concatenation结构。这一结构能从编码器到解码器中导出低级别特征信号（Lowlevel feature signal），不会降低性能。
参数量减少5倍，计算成本降到1/3
团队使用Human3.6M和MuCo-3DHP作为三维人体姿势数据集，他们提出了MobileNetV2的大小两个模型。
在Human3.6M上，MobileNetV2大模型实现了51.44毫米的平均每关节位置误差。
且其参数量为4.07M，对比同类模型的20.4M（chen）减少了5倍，计算成本为5.49GFLOPS，是同类模型的1/3不到（14.1G）。
对于多人三维姿势估计任务，研究者使用RootNet来估计每个人的绝对坐标，在MuPoTS的20个场景中进行了实验：
实验结果证明，对比Zerui Chen等研究者提出的获ECCV 2020的三维人体姿态估计方法，MobileNetV2在一般场景中的性能都更好，且在少数场景中取得了最佳性能：
在模型效率上，MobileNetV2的大模型效率为2.24M/3.92GFLOPS，远超同类模型的13.0M/10.7GFLOPS（Zerui Chen）。
而小模型也能实现56.94毫米的平均每关节位置误差，有224万个参数，计算成本为3.92GFLOPS。
作者介绍
论文的三位作者皆毕业于韩国高等技术研究院，一作Sangbum Choi为该校的电机及电子工程专业硕士。
论文：
https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021W/MAI/html/Choi_MobileHumanPose_Toward_Real-Time_3D_Human_Pose_Estimation_in_Mobile_Devices_CVPRW_2021_paper.html
开源地址：
[1]https://github.com/SangbumChoi/MobileHumanPose
[2]https://github.com/ibaiGorordo/ONNX-Mobile-Human-Pose-3D
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