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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#姿态估计

于 2022-05-17 17:30:33 首次发布
本文深入解析了2018年CVPR发表的级联金字塔网络（CPN）在多人姿态估计中的应用。CPN由GlobalNet和RefineNet两部分组成，解决了遮挡和复杂背景中的关键点检测难题。GlobalNet初步定位简单关键点，RefineNet则通过多层级特征融合精细化修正。文章还介绍了FPN和Mask R-CNN在人体检测中的作用，以及CPN在网络设计和训练策略上的创新，如在线困难关键点挖掘（OHKM）。在COCO数据集上，CPN取得了优异的性能表现。

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-CPN：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation - 知乎

一、背景

目前多人姿态估计中仍然存在的问题(hard” keypoints)（遮挡点，不可见点和拥挤的背景，是的人体关键点检测存在的问题），其原因归纳为两点：

1）只通过表层特征不能识别这些“难点”，例如：躯干点；

2）在训练过程中没有明确解决这些“难点”的检测问题；

因此，作者提出了一种新的网络结构，称为Cascaded Pyramid Network（CPN）级联金字塔网络，该网络可以有效缓解“hard” keypoints的检测问题，CPN网络分为两个阶段：GlobalNet和RefineNet。GlobalNet网络是一个特征金字塔网络，

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