PoseFix

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[개요]

• [Paper] | [Code]
  • Pose Estimator가 아니라 Refining을 하는 model-agnotic 모델임.
  • 기존에 존재하던 Pose Refine 모델들은 Two-Stage였음 → Pose estimiator에 의존적 이었고 따라서 Refinment를 성공하기 위해서는 세심한 설계가 필요했음
  • 저자는 Pose Estimator 모델 아키텍처와 상관 없이 성공적인 결과를 내는 모델을 만드는게 목적임
    
    
    
    

[학습 Keypoint]

• OKS(Object Keypoint Similarity), KS(Keypoint similarity), Jitter, Inversion, Swap, Miss와 같은 pose estimiaton 에러를 사용해 Synthesized한 데이터를 만들고 이를 학습에 활용하여 Pose Refinement model을 학습하였음.

  

  

• OKS

  • Object Keypoint Similarity로 COCO Dataset에서 정의한 metric
  • 예측한 keypoint와 GT keypoint와의 유사도를 측정하는 방법

• Keypoint Similarity

• Jitter: estimator 결과가 in-approximat 안에 존재하지만 human error margin 밖에 존재할 때

• Inverseion: estimator 결과가 잘못된 신체 부위에 있는 경우

• Swap: estimator 결과가 다른 사람에게 존재

• Miss: estimator 결과가 in-approximat 안에 존재하지 않을 때

• [Ref] 해당 논문에 나오는 분포를 참고해서 Synthesized한 데이터 만들었음

  • frequency of each pose error(Jitter, Inversion, Swap, Miss) according to each pose error
  • the number of visible keypoints
  • overlap in the input image
    
    
    
    

[학습과정]

• 논문 구현을 중 백본 모델만 ResNet-152가 아닌 ResNet-50으로 구현 후 학습
• 결과가 생각보다 좋지 않았음

  • 해결하고자 하는 태스크

    1. 사람-사람 occlusion
    2. 사람-배경 occlusion

    사람-사람의 경우는 detection 자체가 안되는 경우가 많아서 타깃으로 잡은 것은 2번의 사람-배경의 경우인데 테스트 환경이 주로 매장인 특별한 상황 때문에 하체가 가려지는 경우가 상대적으로 많았고 해당 경우에 상반신만 포즈가 제대로 찍히는 것이 문제 였음.

    → 논문의 PoseFix는 confidence가 높은 경우에는 좋은 방향으로의 수정이 되었지만 낮은 경우는 여전히 별다른 성과를 보이지 못했음

  • Augmentation의 방법 변화

    • 원 논문은 Flip, Rotation, Synthesize 세 가지를 수행해줌
    • 추가적으로 하체(발목-무릎, 무릎-엉덩이) Keypoin의 인풋 길이를 80%까지 작게 해주고 cutout을 더해 하체가 occlusion에의해 가려졌을 때 예측되는 경우를 가상 적으로 만들어 주었음 → 120/140Epochs 학습해봤지만 기존의 PoseFix보다 좋은 결과가 나오지는 않는다.
      
      
      
      

[추론속도]

• FPS → 최저 27 samples/s 최대 30 samples/s

  • 테스트 환경
    • CPU: Intel(R) Core(TM) i7-10700 CPU @ 2.90GHz
    • GPU: GeForce RTX 2070 SUPER
    • Memory: 16GB
    • Image size: 384x288x3
    • Batch: 16

• 해당 추론 속도는 배치 사이즈가 확보 되었을 때 나오는 속도

  • Posefix인풋으로 original모델의 아웃풋 좌표들을 heatmap으로 매핑해줘야하는데 해당 부분에서 병목현상 발생
    
    
    
    

[디렉터리 구조]

[사용법]

• Train

    python3 train.py --train_batch --test_batch --flip_test

• Test

    python3 test.py --checkpoint --test_batch --flip_test --video_path --detection_json