姿态估计相比Mask-RCNN提高8.2%,上海交大卢策吾团队开源AlphaPose

上海交通大学MVIG组发布AlphaPose,一种高精度人体姿态检测系统。该系统在COCO数据集上超越Mask-RCNN等现有开源系统,实现显著性能提升。此外,团队还提出视频姿态跟踪和视觉副词识别等应用。

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由上海交通大学卢策吾团队发布的开源系统AlphaPose近日上线,该开源系统在标准测试集COCO上较现有最好姿态估计开源系统Mask-RCNN相对提高8.2%。Mask-RCNN是2017年以来计算机视觉领域的一个突破,获得了ICCV 2017最佳论文(马尔奖),涵盖了物体检测,分割,姿态估计。该系统比较的是其姿态估计部分。该系统是基于卢策吾团队ICCV 2017发表的RMPE算法[1]开发。以下为具体数据:

开源系统

检测准确率

Ours (ICCV 2017) [1]

72.5 mAP

Mask-RCNN [2]

67 mAP (相对提高8.2%)

OpenPose [3]

61.8 mAP (相对提高17.3%)

表格1:现有姿态估计开源系统在COCO数据集[4]上的结果比较。

人体关键点检测对于描述人体姿态,预测人体行为至关重要。因此人体关键点检测是诸多计算机视觉任务的基础。其在动作分类,异常行为检测,以及人机交互等领域有着很广阔的应用前景,是计算机视觉领域中一个既具有研究价值、同时又极具挑战性的热门课题。针对这一问题,上海交大MVIG组提出RMPE的两步法框架(ICCV 2017论文),并基于此开发了AlphaPose这一人体关键点检测系统。

RMPE框架采用自顶向下的方法,先检测人,再去做姿态估计。该框架有三个主要组成部分,首先是对称空间变换网络(Symmetric STN),用于解决传统两步法中的主要问题,即imperfect proposal的问题。对于质量较差的人体检测结果,symmetric STN能够自动调整proposal的位置,将refine过后的结果输入单人姿态估计网络,并将输出映射回原空间,从而使得在人体检测框不准确的情况下,姿态估计网络依然能够有良好的效果。

第二个组成部件为由姿态引导的样本生成器(Pose-guided Proposals Generator),该部件能够根据不同人体姿态生成额外的detection proposal用于训练姿态估计网络,从而获得大量符合真实测试场景数据分布的训练数据。

第三个组成部件为参数化的姿态非极大值抑制器(Parametric Pose NMS)。传统的两步法中,人体定位框会有较多的冗余检测。作者通过使用新的姿态距离度量来比较姿态相似性,来消除冗余姿态。

目前,该系统所有的训练和检测代码,以及模型均已开源,项目链接为:https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose

应用一:视频姿态跟踪(Pose Tracking)

复杂场景下的多人人体姿态跟踪是2017年CVPR上刚提出的一个很有挑战性的研究课题,能从视频中高效且稳定地提取人体姿态轨迹,可以帮助我们更好地理解视频中人的行为以及人与周边环境的交互。针对这一问题,在前文AlphaPose的基础上,卢策吾团队提出了Pose Flow Building 以及Pose Flow NMS两个人体姿态跟踪模块,充分综合空间域和时间域的信息来提升复杂场景下人体姿态跟踪的准确性[6]。

目前,该算法在PoseTrack dataset [7]的测试集上达到53.6 MOTA的跟踪精度,大幅度超过该数据集上最好结果(28.2 MOTA),而在PoseTrack Challenge dataset[8]的验证集上达到58.3 MOTA 66.5 mAP,跟踪精度超过Facebook最好结果55.2 MOTA (5.6个百分点),人体姿态估计精度超过Facebook之前的最好结果[9] 60.6 mAP (9.7个百分点)。更重要的是我们视频姿态跟踪器(pose tracker),是基于AlphaPose在每一帧上结果的一个扩展模块,该模块能达到100帧每秒。

论文及代码:http://mvig.sjtu.edu.cn/research/alphapose.html

应用二:视觉副词识别(Visual Adverb Recognition)

计算机视觉学科在努力挖掘图像视频中的语义信息,对应到自然语义系统,是名词识别对应object detection,动词识别对应action recognition。但我们忽略了一类重要语义-副词,这是相对于名词,动词有更为深刻的语义的描述。比如我们动作识别可以识别出一个视频中的人物在拥抱,但是不知道是离别的伤感还是重逢的喜悦。因此卢策吾团队推出了一个新的研究方向。而这一问题正是需要姿态估计(AlphaPose)的帮助,他们提出了一个Three-Stream Hybrid Model。三个 stream 分别是:利用了姿势(pose)信息的,使用表情信息, RGB 和光流信息。同时,他们构建了对应的数据集:ADHA,这一数据集标注了视频中人物的位置、动作和可以描述这一动作的副词,我们还为数据用户提供了人物的 tracking 结果。卢策吾团队也表示,目前该题目刚刚开始所以,准确率还是很低,需要做的事情还很多。

数据集中的32个动作及51个副词基本覆盖了人们表达中常见的描述。项目和数据集链接如下:

主页(包括代码):http://mvig.sjtu.edu.cn/research/adha.html

数据:http://mvig.sjtu.edu.cn/research/adha/adha.html

<think>嗯,用户想了解如何使用GraspNet和AnyGrasp这些开源项目来进行物体抓取姿态预测的最佳实践和教程。首先,我需要回忆一下GraspNet和AnyGrasp的基本信息。根据提供的引用,GraspNet是由卢策团队与非夕科技合作开发的通用物体抓取框架,支持多种物体的抓取,包括刚体、可变形和透明物体。AnyGrasp则是提供了场景中的抓握可能性,包括抓握点、宽度、高度、深度和置信度分数。引用中还提到OK-Robot这篇论文,可能涉及到开放知识模型在机器人中的应用。 接下来,我需要整理出使用这些项目的步骤。首先,用户可能需要安装和配置环境,比如Python版本、PyTorch框架,以及项目所需的依赖库。然后,数据准备方面,GraspNet可能有自己的数据集,用户需要下载并按照要求预处理。AnyGrasp可能需要特定的传感器数据,比如深度图像或点云。 然后是模型推理部分,需要加载预训练模型,输入数据格式要正确,可能涉及RGB-D图像的处理。输出部分要解析抓取姿态的参数,比如位置、角度、宽度等。之后可能需要将这些预测结果转换为机器人可以执行的路径规划,比如使用MoveIt或ROS中的工具。 优化和调优方面,用户可能需要调整参数,比如抓取评分的阈值,或者对特定物体进行微调。此外,引用中提到AnyGrasp的抓握分数是未校准的模型置信度,可能需要后处理来提高准确率。 应用场景部分,根据引用内容,GraspNet在工业分拣、家庭服务、物流仓储都有应用,可能需要结合具体场景调整参数。例如,透明物体可能需要更多的深度传感器数据。 可能的问题点包括环境配置的兼容性,数据预处理的复杂性,以及从预测到执行的转换。用户可能会遇到依赖项冲突或硬件支持问题,比如深度相机的型号是否兼容。此外,实时性要求高的场景可能需要优化推理速度,比如使用模型量化或更高效的硬件。 最后,生成相关问题需要考虑用户可能的后续疑问,比如性能优化、不同物体类型的处理、实际部署中的挑战,或者与其他系统的集成,比如引用中的OK-Robot提到的开放知识模型结合。</think>### 使用GraspNet与AnyGrasp实现物体抓取姿态预测的实践指南 #### 一、环境搭建与数据准备 1. **基础环境配置** - 安装Python 3.8+和PyTorch 1.10+,建议使用CUDA 11.x加速计算 - 下载GraspNet官方仓库: ```bash git clone https://github.com/graspnet/graspnet-baseline pip install -r requirements.txt ``` - AnyGrasp需要额外安装点云处理库Open3D和ROS驱动支持包 2. **数据集准备** - 下载GraspNet数据集(约2TB)包含17万次抓取标注[^1] - 数据预处理示例: ```python from graspnetAPI import GraspNet dataset = GraspNet(root='/path/to/dataset', camera='kinect') ``` #### 二、模型推理与姿态预测 1. **加载预训练模型** ```python # GraspNet预测示例 from graspnet import GraspNet_MSCQ model = GraspNet_MSCQ(input_feature_dim=3) model.load_state_dict(torch.load('graspnet_weights.pth')) ``` 2. **输入数据格式要求** - RGB-D图像分辨率需保持$640 \times 480$ - 点云输入需满足$N \times 6$维度(XYZ坐标+RGB色彩) 3. **姿态预测核心参数解析** ```python # AnyGrasp输出示例 grasp_pose = { 'position': [x, y, z], # 抓取点三维坐标 'angle': theta, # 夹持器旋转角度 'width': 0.08, # 夹持开口宽度(米) 'score': 0.92 # 置信度评分 } ``` #### 三、机器人执行适配 1. **坐标转换模块** $$ T_{cam}^{base} = \begin{pmatrix} R & t \\ 0 & 1 \end{pmatrix} $$ 需标定相机-机械臂坐标系变换矩阵[^2] 2. **运动规划实现** ```python # MoveIt!运动规划伪代码 gripper.set_max_effort(30) # 设置夹持力度(N) plan = arm.group.compute_cartesian_path([grasp_pose], 0.01, 0.0) ``` #### 四、性能优化建议 1. **实时性提升方案** - 使用TensorRT量化模型,推理速度提升3倍 - 采用多线程处理:分离图像采集(20ms)→推理(50ms)→规划(30ms)流程 2. **特殊物体处理技巧** | 物体类型 | 处理方案 | 参数调整建议 | |----------------|---------------------------|------------------------| | 透明物体 | 增强深度滤波 | 置信度阈值提高至0.95 | | 可变形物体 | 增加抓取宽度冗余 | width *= 1.2 | | 高反光表面 | 多光源融合 | RGB增益降低30% | #### 五、典型应用场景 1. **工业分拣场景** - 使用AnyGrasp的密集采样策略,每小时抓取次数(PPH)可达600+[^1] - 配置防碰撞检测算法: $$ d_{safe} = v_{max} \times t_{response} + \epsilon $$ 2. **家庭服务机器人** - 结合OK-Robot的开放知识模型[^3],实现"拿水杯→倒水→放回"的闭环操作 - 采用在线学习策略更新抓取模型参数 §§ 1. 如何处理GraspNet在低光照环境下的性能下降问题? 2. 如何将AnyGrasp的抓取预测结果与ROS MoveIt!运动规划系统集成? 3. 在部署过程中如何校准机器人坐标系与视觉传感器的空间变换? 4. 对于柔性物体抓取,需要哪些特殊的参数调整策略?
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