PoseFormer：首个纯基于Transformer的 3D 人体姿态估计网络，性能达到 SOTA

本文分享一篇的论文『3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers』。文中提出首个纯粹基于Transformer 的架构，在不涉及卷积的情况下在视频中实现3D人体姿态估计。算法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上均达到SOTA performance，并在 in the wild 视频中有着不错的表现。

详情介绍如下：

• 论文作者：Ce Zheng, Sijie Zhu, Matias Mendieta, Taojiannan Yang, Chen Chen, Zhengming Ding
• 作者单位：北卡夏洛特分校；杜兰大学
• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.10455
• 项目地址：https://github.com/zczcwh/PoseFormer

01

简介

人体姿态估计在近年来受到广泛的关注，并已被运用于人机交互，运动分析，虚拟现实等任务中。3D人体姿态估计的方法主要分为两类：直接估计（Direct estimation）和 2D 到 3D (2D to 3D lifting) 。

其中 2D 到 3D 的方法先利用 SOTA 2D 人体姿态估计算法得到 2D 关键点，再通过神经网络估计 3D 人体姿态。基于其优异的表现，2D 到 3D 已成为主流方法。

与从单张图片中估计 3D 人体姿态相比，从视频中估计 3D 人体姿态能利用时序信息进行更准确的预测。然而主流方法大多利用时序卷积（Temporal convolutional network）来学习视频的时序信息，其表现往往受制于感受野的大小。

得益于 self-attention 机制，Transformer 能捕捉长时序输入的内在关联，且不受制于其距离。受此启发，我们设计了一种不含卷积的时空 Transformer 的网络结构。

针对多帧输入，其中 spatial transformer 能提取每帧 2D 骨架中的人体关节联系，temporal transformer 能捕捉多帧信息的时间相关性，最后输出中间帧的准确3D人体姿态。

02

方法

Spatial transformer module

受视觉Transformer（ViT）的启发，对于每帧图片已得到的2D骨架作为输入，spatial transformer把该帧的每个关键点当做一个patch，通过patch embedding和spatial positional embedding得到的高维特征，送入spatial transformer encoder来提取关键点之间的人体关节联系。

Temporal transformer module

类似的，每一帧图片经过spatial transformer module 提取高维特征后，将被看做temporal transformer的一个Patch。经过temporal positional embedding加入时序信息后，temporal transformer encoder会捕捉多帧输入的时间相关性，最终得到包含整个输入的时空信息的特征。

Regression Head

为了输出中间帧的3D人体姿态，本文使用一个加权平均的操作得到属于中间帧的特征，然后通过MLP和LayerNorm 得到最终的输出。

03

试验结果

本文在 Human3.6M 和 MPI-INF-3DHP 两个流行数据集上进行了试验，均得到最优结果。

同时比较了在 Human3.6M 数据集下 3D 重建的视觉效果

最后本文展示了在任意视频下的3D人体姿态估计的效果

可以看到在户外，快速移动，高遮挡的情况下均能达到不错的效果。

视频解析：

更多的细节分析请见原文，代码已经开源，敬请关注加星，谢谢大家。

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