【人体姿态】Stacked Hourglass算法详解

Newell, Alejandro, Kaiyu Yang, and Jia Deng. “Stacked hourglass networks for human pose estimation.” arXiv preprint arXiv:1603.06937 (2016).

概述

本文使用全卷积网络解决人体姿态分析问题，截至2016年5月，在MPII姿态分析竞赛中暂列榜首，PCKh（误差小于一半头高的样本比例）达到89.4%。与排名第二的CPM(Convolutiona Pose Machine)1方法相比，思路更明晰，网络更简洁。
作者给出了基于Torch的代码和模型。单显卡，测试时间约130ms，使用cudnn4的训练时间约3天，比CPM方法有显著优势。

本篇博客结合源码，从无到有介绍Stacked Hourglass的搭建思路，之后介绍代价函数与训练过程，最后总结值得学习的思想。

模块化

本篇论文的源码体现了模块->子网络->完整网络的设计思想。

Residual模块

先来复习一下卷积层和pooling层的属性：
核尺寸（kernel）决定了特征的尺度；步长（stride）决定了降采样的比例；算子的通道数（channel）决定了输出数据的层数/深度

本文使用的初级模块称为Residual Module，得名于其中的旁路相加结构（在这篇论文中2称为residual learning）

第一行为卷积路，由三个核尺度不同的卷积层（白色）串联而成，间插有Batch Normalization（浅蓝）和ReLU（浅紫）；
第二行为跳级路，只包含一个核尺度为1的卷积层；如果跳级路的输入输出通道数相同，则这一路为单位映射。
所有卷积层的步长为1，pading为1，不改变数据尺寸，只对数据深度（channel）进行变更。
Residual Module由两个参数控制：输入深度M和输出深度N。可以对任意尺寸图像操作。

设计思想：channel大的卷积，kernel要小；kernel大的卷积，channel要小。
其实许多网络已经隐含了模块化的思想，例如AlexNet中重复出现的conv+relu+pool模式。

作用：Residual模块提取了较高层次的特征（卷积路），同时保留了原有层次的信息（跳级路）。不改变数据尺寸，只改变数据深度。可以把它看做一个保尺寸的高级“卷积”层。

Hourglass子网络

Hourglass是本文的核心部件，由Residual模块组成。根据阶数不同，有不同的复杂程度。

一阶Hourglass

上下两个半路都包含若干Residual模块（浅绿），逐步提取更深层次特征。但上半路在原尺度进行，下半路经历了先降采样（红色/2）再升采样（红色*2）的过程。
降采样使用max pooling，升采样使用最近邻插值。

另一种进行升采样的方法是反卷积层（Deconv），可以参看这篇解决分割问题的Fully Convolutional论文。

二阶Hourglass

把一阶模块的灰框内部分替换成一个一阶Hourglass（输入通道256，输出通道N），得到二阶Hourglass：

两个层次的下半路组成了一条两次降采样，再两次升采样的过程。两个层次的下半路则分别在原始尺寸（OriSize）和1/2原始尺寸，辅助升采样。

四阶Hourglass

本文使用的是四阶Hourglass：

每次降采样之前，分出上半路保留原尺度信息；
每次升采样之后，和上一个尺度的数据相加；
两次降采样之间，使用三个Residual模块提取特征；
两次相加之间，使用一个Residual模块提取特征。

由于考虑了各个尺度的特征，本文不需要像CPM3方法一样独立地在图像金字塔上多次运行，速度更快。

作用：n阶Hourglass子网络提取了从原始尺度到1/2n1/2n尺度的特征。不改变数据尺寸，只改变数据深度。

完整网络结构

一级网络

以一个Hourglass（深绿色）为中心，可以从彩色图像预测K个人体部件的响应图：

原始图像经过一次降采样（橙色），输入到Hourglass子网络中。Hourglass的输出结果经过两个线性模块（灰色），得到最终响应图。期间使用Residual模块（浅绿）和卷积层（白色）逐步提取特征。

二级网络

本文使用的完整网络包含两个Hourglass：

对比上图，二级网络重复了一级网络的后半结构。第二个Hourglass的输入包含三路：

• 第一个Hourglass的输入数据
• 第一个Hourglass的输出数据
• 第一级预测结果
  这三路数据通过串接（concat）和相加进行融合，它们的尺度不同，体现了当下流行的跳级结构思想。

代价函数与训练

对于H×W×3H×W×3的输入图像，每一个hourglass级都会生成一个H/2×W/2×KH/2×W/2×K的响应图。对于每个响应图，都比较其与真值的误差作为代价。这种做法和CPM方法类似，都体现了中继监督(intermediate supervision)的思想。

在源码中，整个网络的输出结果包含每个级别的响应图，但在测试中只使用最后一级结果。这是因为torch的代价函数只能绑定在输出数据上。

使用cudnn4，在单个TitanX GPU(12G显存)上训练MPII数据，本文方法需要3天时间。

总结
本论文中值得学习的思想如下：

• 使用模块进行网络设计
• 先降采样，再升采样的全卷积结构
• 跳级结构辅助升采样
• 中继监督训练

Wei, Shih-En, et al. “Convolutional Pose Machines.” CVPR, 2016 ↩
He, Kaiming, et al. “Deep Residual Learning for Image Recognition.” arXiv preprint arXiv:1512.03385 (2015). ↩
Wei, Shih-En, et al. “Convolutional Pose Machines.” CVPR, 2016 ↩
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