2D人体姿态估计 - Stakced Hourglass Network（SHN）个人理解

原创 已于 2022-06-29 10:24:40 修改 · 2k 阅读 · 20 ·
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#深度学习 #神经网络

于 2022-05-17 09:29:08 首次发布
本文介绍了残差网络（ResNets）及其核心组件——残差块，用于解决深度神经网络训练中的梯度消失问题。接着，详细阐述了Hourglass网络结构，包括其编码解码器设计、残差模块和跳跃连接的作用。Hourglass网络通过先降采样后升采样的方式捕获不同尺度的特征，并在不同尺度间进行信息交换。堆叠沙漏网络（StackedHourglassNetworks）通过多层Hourglass模块实现多层次特征提取，利用中间监督学习提升预测精度。此网络结构在人体关键点检测任务中表现出色，能够进行反复的自上而下和自下而上的推断，从而优化预测结果。

Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

中文翻译

An Intuitive Explanation of Convolutional Neural Networks – the data science blog

【https://github.com/princeton-vl/pytorch_stacked_hourglass】 

一、残差网络(ResNets)与残差块（Residual block）

非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。跳跃连接（Skip connection）可以从某一层网络层获取激活，然后迅速反馈给另外一层，甚至是神经网络的更深层。利用跳跃连接构建能够训练深度网络的ResNets，有时深度能够超过100层。ResNets是由残差块（Residual block）构建的.

1.1 Residual block

上图是一个两层神经网络。计算过程：

在残差网络中有一点变化：

如上图的紫色部分，我们直接将a^{l}向后，到神经网络的深层，在ReLU非线性激活函数前加上a^{l}，将激活值a^{l}的信息直接传达到神经网络的深层，不再沿着主路进行，因此a^{l+2}的计算公式为：

加上a^{l}后产生了一个残差块（residual block）。插入的时机是在线性激活之后，ReLU激活之前。除了捷径（shortcut），你还会听到另一个术语“跳跃连接”（skip connection），就是指a^{l}跳过一层或者好几层，从而将信息传递到神经网络的更深层。

 residual block有两种形式，一种叫BasicBlock，一种叫Bottleneck

 

 

右侧为Bottleneck Block，使用了1×1卷积层。如输入通道数为256，1×1卷积层会将通道数先降为64，经过3×3卷积层后，再将通道数升为256。1×1卷积层的优势是在更深的网络中，用较小的参数量处理通道数很大的输入。

在Bottleneck

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Hourglass Network 沙漏网络 （pose estimation姿态估计）
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10-17 7825
在ECCV2016《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》这篇paper中提出 是一个姿态估计（pose estimation）的网络结构 姿态估计（Pose Estimation）是 CV 领域一个非常重要的方向，而Stacked Hourglass Networks 级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果，但是其中的经典思想可以扩展到其他方向，比如目标识别方向，代表网络是 CornerNet（预测目标的左上...
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使用Hourglass网络来理解人体姿态
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人体姿态估计基于飞桨复现Hourglass
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《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》论文复现。MPII精度:384x384:0.366,256x256:0.317.
论文笔记：Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.06937 代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose/ （关于这篇论文，作者发布了v1和v2的两种版本，其中内容稍有不同，笔者重点看了v2版本，同时也参照了v1版本，但仍有部分细节不甚清楚，并且在研读过程中，感觉似乎v1和v2版本在某些细节上的介绍相互冲突。如有机会，研读代码后...
【Stacked Hourglass】《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》
bryant_meng
05-17 2845
ECCV-2016 【Knee Landmark】《KNEEL：Knee Anatomical Landmark Localization Using Hourglass Networks》 【CornerNet】《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》 之前看的这两篇论文中有涉及到 Hourglass 网络，今天来一睹芳容！ 文章目录1 Background and Motivation2 Advantages / Contributions.
姿态估计之2D人体姿态估计 - CPN(Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation)
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05-17 3111
该论文发表在2018年CVPR上，用于多人姿态估计的级联金字塔网络 arxiv论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.07319 github代码：https://github.com/GengDavid/pytorch-cpn，https://github.com/chenyilun95/tf-cpn 文档编辑参考： 1、论文笔记（CPN）：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation 2、2018-C
姿态估计之2D人体姿态估计 - Single-Stage Multi-Person Pose Machines
light169的专栏
06-14 1286
Structured Pose Representation (SPR) 将人体实例和身体关节的位置信息进行统一。 人体关节分级表示。
2D人体姿态估计 - DeepPose
light169的专栏
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姿态估计之2D人体姿态估计 - Simple Baseline(SBL)
light169的专栏
05-27 4027
论文地址：Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking 代码地址：GitHub - leoxiaobin/pose.pytorch: Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking Simple Baselines，是2018年MSRA的工作，网络结构如下图所示。之所以叫这个名字，是因为这个网络真的很简单。该网络就是在ResNet的基础上接了一个head，这个head仅仅包.
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
Bruce_0712的博客
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《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》 ECCV2016，密歇根大学的研究团队，Hourglass。 后续的很多人体姿态估计方法都借鉴了hourglass网络结构，并进行了改进，可以说hourglass的网络结构算是受到了业界的认可。 简介： 本文使用全卷积神经网络，对给定的单张RGB图像，输出人体关键点的精确像素位置，使用多尺度特征，捕捉人体各关节点的空间位置信息。网络结构形似沙漏状，重复使用top-down到bottom-up来
【人体姿态】 Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation
zhuiqiuk的专栏
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Newell, Alejandro, Kaiyu Yang, and Jia Deng. “Stacked hourglass networks for human pose estimation.” arXiv preprint arXiv:1603.06937 (2016). code github: https://github.com/princeton-vl/pose-hg-train...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation - HourGlass
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一.Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation — HourGlass（沙漏网络） 1. 摘要 本文通过沙漏网络将特征在所有的尺度上被处理和整合，以最好地捕获与身体相关的各种空间关系，通过重复的自底向上、自顶向下处理与中间监督结合使用，从而提高网络的性能，在FLIC和MPII数据集测试上取得的最先进的结果超过了所有最新的方法 2.整体网...
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation 用于人体姿态估计的堆叠沙漏网络
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Joining667的博客
04-13 1676
本文主要是介绍了一个在当时是新的姿态估计的网络结构。由于本人在研究自动驾驶领域中车道线识别时使用到此网络结构，故这里主要是对整个网络的结构和思想进行一个梳理，可以进一步明白后序一些基于此网络结构的工作，不涉及到 姿态估计领域 的一些见解和讨论，所以本文主要引出和介绍 hourglass 网络。
常见的基于注意力机制的2D人体姿态估计算法有哪些？
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基于注意力机制的2D人体姿态估计算法主要有以下几种： 1. Hourglass：Hourglass网络是由Newell等人提出的一种多级卷积神经网络。它使用递归的下采样和上采样过程，并在每个级别中使用残差模块和注意力机制，以预测...
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