Facebook 和 Inria France 的研究人员分别在 CVPR 2018 和 ECCV 2018 相继发表了两篇有关「人体姿态估计」(human pose estimation) 的文章 [1] [2]，用于介绍他们提出的 Dense Pose 系统以及一个应用场景「密集姿态转移」（dense pose transfer）。
本文将简要介绍（1）利用 Dense Pose 实现单张 2D 人体图像到 3D 表面模型的原理 ；（2）如何将 Dense Pose 系统应用在「姿态转移」（pose transfer）这一问题上；（3）粗略展望 Dense Pose 的一些潜在应用。
Dense Pose 的更多信息以及视频 demos：
1. 什么是密集姿态估计（dense pose estimation）?
密集姿态估计 (dense pose estimation) 将单张 2D 图片中所有描述人体的像素（human pixels），映射到一个 3D 的人体表面模型。如图 1 所示，Facebook 发布了一个名为 DensePose COCO 的大型数据集，包含了预先手工标注的 5 万张各种人类动作的图片。
图 1：密集姿态估计的目标是将 2D 图片中描述人体的像素，映射到一个 3D 表面模型。左：输入的原始图像，以及利用 [1] 中提出的 Dense Pose-RCNN，获得人体各区域的 UV 坐标。UV 坐标又称纹理坐标 (texture coordinates), 用于控制 3D 表面的纹理映射； 中：DensePose COCO 数据集中的原始标注；右：人体表面的分割以及 UV 参数化示意图。
2. 如何进行密集姿态估计？
密集姿态估计的核心任务是，训练一个深度网络，用于预测 2D 图片像素 (image pixels）与 3D 表面模型点 (surface points) 之间的密集联系 (dense correspondences)。这个任务最近已经通过基于全连接卷积网络 [4] 的 Dense Regression (DenseReg) 系统 [3] 得到了解决。而 Dense Pose-RCNN 系统 [1]，正是结合了 DenseReg 系统以及 Mask-RCNN 架构 [5]。
图 2 展示了 Dense Pose-RCNN 的级连 (cascade) 架构：这是一个全卷积网络 (fully-convolutional network)，并连接着 ROIAlign 池化层 (ROIAlign pooling)，用于处理两个核心任务，分别是：（1）分类。判断图片的某一像素来自于「背景」，还是「人体部位」；（2）回归。预测该像素在「人体部位」的具体坐标。
图 2：Dense Pose-RCNN 的架构。
图 2 中的 ResNet50 FPN (feature pyramid networks) 将输出 feature map，然后通过 ROIAlign 模块对每一个 ROI 生成固定尺寸的 feature map。图 3 展示了 ROIAlign 模块的「跨级连」(cross-cascading) 结构，这种结构利用两个辅助任务 (keypoint estimation & mask) 提供的信息，帮助提高 Dense Pose 系统的姿态估计效果。作为 Dense Pose-RCNN 基础之一的 Mask-RCNN [5] 结构，正是借助两个相关任务（即 keypoint estimation 和 instance segmentation）提供的信息，用于提高分割效果。
图 3：Dense Pose-RCNN[1] 中的 ROIAlign 模块采用了「跨级连」(cross-cascading) 架构。
3. 主干 (backbone) 网络对于 Dense Pose 系统的影响？
研究人员在 [1] 中对于两种主干网络，ResNet-50 和 ResNet-101，对于 Dense Pose 任务的表现进行了比较。如表 1 所示，在 AP 和 AR 这两个评估指标上，ResNet-101 的表现稍优于 ResNet-50，但由于大型网络较为「笨重」，并不适用于移动应用。因此，[1] 中的其余实验均使用了 ResNet-50 作为主干网络。
表 1: 当 Dense Pose-RCNN 使用两个不同的主干网络时，在 COCO Minval 数据集上取得的实验结果。[1]
4. 从 Dense Pose 到 Dense Pose Transfer
除了介绍 Dense Pose 系统的架构和工作流程，研究人员还在 [1] 中展示了一个 Dense Pose 的应用，「纹理转移」(texture transfer)。如图 4 所示，纹理转移这一任务的目标是，将图像中所有人的身体表面纹理，转换为预先提供的目标纹理。
图 4：Dense Pose 纹理转换 (texture transfer) 的实验结果。该任务的目标是，将输入的视频图像中所有人的身体表面纹理，转换成目标纹理。图中第 1 行为目标纹理 1 和纹理 2。第 2、3 行从左至右依次为，输入图像，转换为纹理 1 的图像，以及转换为纹理 2 的图像。
在 ECCV 2018 上，论文 [1] 的三名作者发表了 Dense Pose 的一个后续应用，即「密集姿态转移」(dense pose transfer，以下简称为 DPT) [2]。与纹理转换不同的是，DPT 这一任务的目标是，根据输入的 2D 人体图像和目标姿态 (target dense pose)，将输入图像中的人体姿态转换成目标姿态，并且不改变人体表面纹理。
如图 5 所示，DPT 系统以 Dense Pose[1] 为基础，并且由两个互补的模块组成，分别是（1）推测模块 (predictive module)，用于根据输入图像，预测出具有目标姿态的人体图像；（2）变形模块 (warping module)，负责从输入图像中提取纹理，并「补全」(inpainting) 具有目标姿态的人体表面纹理。此外，系统中还有一个合成模块 (blending module)，通过端对端、可训练的单一框架，将推测和变形模块的输出进行合成，并产生最终的图像。
图 5：密集姿态转移（DPT) 系统的流程图。该系统包括推测模块、变形模块，以及合成模块。
图 6 展示了在 DeepFashion 数据集 [6] 上取得的 12 组姿态估计结果。每组姿态结果从左至右依次为：输入图像、正确的目标图像、Deformable GANs (DSC) [7] 获得的转移结果，以及 DPT 系统 [2] 获得的转移结果。由于 DSC 是目前解决「多视角图像合成」(multi-view synthesis) 这一问题中效果最佳的方法，所以 [2] 的作者将这一方法与 DPT 系统进行比较。
从图 6 可以粗略观察到 DPT 系统在纹理转移上还不是特别完善。例如，一些女士上衣的花纹没有被保留，并成功转移到输出图像中；此外，人物的面部特征也在转移中出现一些偏差：身着黄色上衣的男士图像（见图 6 右侧第 3 行），经过姿态转后，人物面部更为「女性化」。论文 [2] 的作者指出，要取得更好的姿态转换结果，可能还需要预先获得一些额外的信息，比如面部特征、性别以及肤色。
图 6：密集姿态转换（dense pose transfer）的实验结果。左右两组结果分别包含了输入图像、正确的目标图像、Deformable GANs (DSC) [7] 得到的转移结果，以及 DPT 系统 [2] 得到的转移结果。
5. Dense Pose 的应用展望
Dense Pose 为人体姿态估计提供了一种新的解决方法，研究人员也在 demos 中展示了 Dense Pose 能够实时完成纹理转移等任务。尽管 Dense Pose 还有许多需要完善的地方，它的应用前景还是相当乐观的。笔者认为 Dense Pose 未来可以在以下两个方面进行应用：
一个应用方向是，利用单一图片进行服装的虚拟试穿。顾客可以上传一张自己的全身正面照，并从系统中选择一套需要试穿的服装，以及一个目标姿态。Dense Pose 系统则可以根据顾客提供的这些信息，产生出一张合成的图片，显示顾客「试穿」服装后的姿态。
另一个应用方向则是，远程视频诊断背部痛疾。就诊者按照医生的要求，穿戴一套专用的传感器，并依次完成一系列动作（如上身向前倾若干度、蹲下、站直向左扭头等等）。就诊者的这一系列动作将由摄像头拍摄，并生成视频实时传输给医生。一个设想是，医生可以借助 Dense Pose 系统，根据就诊者的动作视频图像，生成就诊者的 3D 人体模型，并与背部无疾患的人体模型进行对比，从而初步判断患者是否患有背部疾病。
参考文献：
[1] Alp Güler, Rıza, Natalia Neverova, and Iasonas Kokkinos. "Densepose: Dense human pose estimation in the wild." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
[2] Neverova, Natalia, Riza Alp Guler, and Iasonas Kokkinos. "Dense pose transfer." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018.
[3] Alp Guler, Riza, et al. "Densereg: Fully convolutional dense shape regression in-the-wild." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017.
[4] Chen, Liang-Chieh, et al. "Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 40.4 (2017): 834-848.
[5] He, Kaiming, et al. "Mask r-cnn." Computer Vision (ICCV), 2017 IEEE International Conference on. IEEE, 2017.
[6] Liu, Ziwei, et al. "Deepfashion: Powering robust clothes recognition and retrieval with rich annotations." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016.
[7] Siarohin, Aliaksandr, et al. "Deformable gans for pose-based human image generation." CVPR 2018-Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.
技术分析师个人简介
Olli Huang 是澳门科技大学的一名博士研究生，她的研究方向是大规模图像检索 (large-scale image retrieval) 和图像的地理位置估计 (visual-based image geolocalization)。Olli 于 2017 年加入了机器之心的全球团队，并以自由撰稿人的身份，发表了多篇计算机视觉应用的英文技术评论。
Olli 的机器之心主页：https://www.jiqizhixin.com/users/84204384-374e-4de0-bfc5-79eee677a8ec。
Olli 的 LinkedIn 主页：https://www.linkedin.com/in/ollihuang。
