Convolutional Pose Machine - 卷积姿态网络

论文主要解决 单人单目 RGB图像姿态估计问题。本篇论文也是现在非常火热的openpose开源项目的核心之一，这篇来自CMU的论文为单人姿态估计方面研究注入新的思路。论文网址 Convolutional Pose Machine 大家可以下载原文。

1.网络结构

首先我们来看网络的具体结构，正如如下两图所示。

本文的Feature Extractor是采用VGG-19到conv4-2的网络结构（具体训练应该是使用imagenet训练好的参数finetune）。同时有一个并列的FeatureExtractor’ 作为stage>=2的输入。

接下来是CPM的多stage结构。我们可以看到，为了快速放大感受野，CPM使用了3个11*11的大核串联的结构，并用两个1*1核作为网络收尾。这里类似FC的设计，但是因为保持FCN的结构，所以使用了1*1conv，最后一个1*1conv输出joint数目+1个Heatmap。其中一个是空响应的背景layer。每个stage的输出都是需要与gt进行比较并计算组成$Loss_{total}$。

2.论文思路

2.1姿态估计

本篇文章的主要贡献是利用卷积神经网络的方法从单目RGB图像中内隐地利用图像的feature与图像相关的空间模型学习了人体姿态。而这种方法不需要任何显式先验。

首先作者提出，通过实验得出，人体姿态估计问题 需要使用其他肢体部分的提示 。作者指出如果想要利用好这些肢体点的提示，就需要 扩大卷积网络的感受野 。扩大感受野的方法就是使用大kernel多stride+pooling的方法，快速获得更大感受野。那么这里我们为什么需要multistage呢？我认为 在网络中如果想要利用好身体肢体点之间相互关系，就要