前言

代码地址：AlphaPose-Pytorch版

本文以图像 1.jpg（854x480）为例对整个预测过程的各个细节进行解读并记录

python demo.py --indir examples/demo --outdir examples/res --save_img

1. YOLO

1.1 图像预处理

• cv2读取BGR图像 img [480,854,3] (h,w,c)
• 按参数 inp_dim=608，将图像保持长宽比缩放至 [341,608,3]，并以数值为128做padding至 [608,608,3]
• BGR转RGB、维度处理、转tensor、数据类型转float、数值除以255做归一化，[1,3,608,608] (b,c,h,w)

输出：

img:		[1,3,608,608]	(yolo输入图像)
orig_img:	[480,854,3]		(原始BGR图像)
im_name:	'examples/demo/1.jpg'
im_dim_list:[854,480,854,480](原图尺寸, 用于把yolo的输出坐标转换到原图坐标系)

1.2 yolo 模型推理

输入：img[1,3,608,608]
输出：pred[1,22743,85]

$1=\mathrm{batchsize}$

$22743=[(608/32{)}^2+(608/16{)}^2+(608/8{)}^2]\times 3$

$85=[\mathrm{x},\mathrm{y},\mathrm{w},\mathrm{h},\mathrm{conf},80classes]$

1.3 输出后处理

（1）第一阶段

• 坐标 xywh 转 xyxy
• 对 batchsize 循环，[22743,85] 转 [22743,7]，$7=[\mathrm{x},\mathrm{y},\mathrm{x},\mathrm{y},\mathrm{conf},\mathrm{class}\mathrm{score},\mathrm{class}]$，即80类得分转换为得分最高的类别索引及其得分
• 去除 $\mathrm{conf}\le 0.05$ 的项 [37,7]
• 保留类别为人的项，并且按 conf 从高到低排序，得到结果 img_pred[19,7]
• nms去除重复目标 [19,7]->[6,7]
• 添加 batch_idx 这里batchsize为1所以都是0，[6,7]->[6,8]，$8=[\mathrm{batch}\mathrm{idx},\mathrm{x},\mathrm{y},\mathrm{x},\mathrm{y},\mathrm{conf},\mathrm{class}\mathrm{score},\mathrm{class}]$
• 坐标数值转换，从 [608,608] 转到原图坐标 [854,480]，并把坐标 clamp 在 [0,w] [0,h] 之间

输出：

orig_img:[480,854,3]	(原始BGR图像)
im_name:'examples/demo/1.jpg'
boxes:	[6,4]	(x,y,x,y)(原图坐标系)
scores:	[6,1]	(conf)

NMS 细节

• nms_conf=0.6
• 将 img_pred 中的第一项放到结果中
• 剩余所有项与结果中的最后一项计算iou，保留 iou<nms_conf 的项作为新的 img_pred
• 循环直到 img_pred 中没有目标
• 当经过nms后的目标数量大于100个，会把 nms_conf-0.05，从最初的 img_pred 开始重新进行nms

（2）第二阶段

• 原始图像 orig_img [480,854,3] BGR转RGB、维度处理、转tensor、数据类型转float、数值除以255做归一化，得到 inp [3,480,854]
• 对三通道做处理 inp[0].add_(-0.406), inp[1].add_(-0.457), inp[2].add_(-0.480)
• 扩大 boxes 中目标框的范围，并把左上角坐标存入 pt1，右下角坐标存入 pt2
• 根据 boxes 把每个目标从图中抠出来，通过保比例缩放+zero padding，统一成 [3,320,256] 大小的图像存入 inps

输出：

inps:	[6,3,320,256]	(检测目标的子图像,作为Alphapose的输入)
orig_img:[480,854,3]	(原始BGR图像)
im_name:'examples/demo/1.jpg'
boxes:	[6,4]	(x1,y1,x2,y2)(yolo原始输出,原图坐标系)
scores:	[6,1]	(yolo输出conf)
pt1:	[6,2]	(x1,y1)(yolo输出扩大后坐标,原图坐标系)
pt2:	[6,2]	(x2,y2)(yolo输出扩大后坐标,原图坐标系)

2. POSE

2.1 pose 模型推理

输入：inps[6,3,320,256]
输出：hm[6,17,80,64]，即6个目标，每个目标17个关键点对应的热力图

2.2 输出后处理

（1）第一阶段：热力图转坐标

• 获取 hm[6,17,80,64] 中每个关键点的热力图中最大值的索引 preds[6,17,2]
• 由于 opt.matching=False，此处使用简单的后处理，源码如下
  以 preds 中某个索引 [x,y] 为例，取出其热力图中相邻的上下左右四个位置的值，并且分别在 $x$ 和 $y$ 轴上往较高的方向偏移 $0.25$
  以 $x$ 轴为例：$p_{\mathrm{left}}=\mathrm{hm}[y][x-1]$，$p_{\mathrm{right}}=\mathrm{hm}[y][x+1]$，若 $p_{\mathrm{left}}>p_{\mathrm{right}}$则 $x+0.25$，若 $p_{\mathrm{left}}=p_{\mathrm{right}}$ 则 $x$ 保持不变
  最后会在所有的坐标值上 $+0.2$

for i in range(preds.size(0)):for j in range(preds.size(1)):hm = hms[i][j]pX, pY = int(round(float(preds[i][j][0]))), int(round(float(preds[i][j][1])))if 0 < pX < opt.outputResW - 1 and 0 < pY < opt.outputResH - 1:diff = torch.Tensor((hm[pY][pX + 1] - hm[pY][pX - 1], hm[pY + 1][pX] - hm[pY - 1][pX]))preds[i][j] += diff.sign() * 0.25
preds += 0.2

• 目前得到的坐标 preds[6,17,2] 是相对于输出分辨率 [80,64] 坐标系下的，转换到原图分辨率 [480,854] 坐标系下，得到 preds_tf[6,17,2]

输出：

preds:		[6,17,2]	(经过第二步偏移处理后的坐标,相对于热力图坐标系)
preds_tf:	[6,17,2]	(最终坐标,相对于原图坐标系)
maxval:		[6,17,1]	(热力图最大值)

（2）第二阶段：pose nms

输入：

ori_bboxs:		[6,4]		(yolo原始输出,原图坐标系)
ori_bbox_scores:[6,1]		(yolo输出conf)
ori_pose_preds:	[6,17,2]	(对应preds_tf,关键点坐标,原图坐标系)
ori_pose_scores:[6,17,1]	(对应maxval,热力图最大值)

• 根据 bboxs 计算每个目标框的 w,h，选择每个目标框中的最大值 max(w,h) 并乘上 alpha=0.1 构成 ref_dists[6]
• 根据 pose_scores 计算每个目标17个关键点得分的均值，得到 human_scores[6]
• 开始循环，直到 human_scores 无目标
  1. 选择 human_scores 最高的目标，坐标和得分分别记为 pick_preds[17,2], pick_scores[17,1]
     全部的坐标和得分记为 all_preds[6,17,2], all_scores[6,17,1]（此处命名方式与源码略有不同，以便于区分）
  2. 计算距离：final_dist[6] 目标的同类别关键点的距离，距离越近数值越大
     score_dists 计算位置距离非常近的同类别关键点的得分距离
     point_dist $=e^{-d/2.65}$，因为 $d\ge 0$，所以$0<point\_dist\le 1$。$d$ 越小，$point\_dist$ 越大，目标本身则最大全为1
  3. 计算关键点匹配数量：num_match_keypoints[6] 目标之间同类别关键点中距离较近的数量
  4. 去除多余目标：目标之间的距离超过阈值 or 目标之间距离相近的关键点数量超过阈值 → 判定为多余的目标。
     由于选出的目标本身也在其中，因此目标自身必然在去除的队伍中，如果除了自身还有目标被去除，那么会把额外的目标与自身的索引放在一起得到 merge_ids，这些目标相互之间距离很近，用于后续融合目标。

对应第2步
def get_parametric_distance(i, all_preds, all_scores):pick_preds, pick_scores = all_preds[i], all_scores[i]'计算坐标位置的欧氏距离 dist[6,17](同类别关键点之间的距离)'dist = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(pick_preds[np.newaxis, :] - all_preds, 2), dim=2))'计算dist<=1的点之间的得分距离 score_dists[6,17]'mask = (dist <= 1)score_dists = torch.zeros(all_preds.shape[0], 17)score_dists[mask] = torch.tanh(pick_scores[mask]/delta1) * torch.tanh(all_scores[mask]/delta1)  'delta1=1''final_dist[6]'point_dist = torch.exp((-1) * dist / delta2)  'delta2=2.65'final_dist = torch.sum(score_dists, dim=1) + mu * torch.sum(point_dist, dim=1)  'mu=1.7'return final_dist

对应第3步
def PCK_match(pick_pred, all_preds, ref_dist):dist = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(pick_preds[np.newaxis, :] - all_preds, 2), dim=2))ref_dist = min(ref_dist, 7)num_match_keypoints = torch.sum(dist / ref_dist <= 1, dim=1)return num_match_keypoints

对应第4步
'gamma=22.48, matchThreds=5'
delete_ids = torch.from_numpy(np.arange(human_scores.shape[0]))[(final_dist > gamma) | (num_match_keypoints >= matchThreds)]

输出：

merge_ids:			[6,x]
preds_pick:			[6,17,2]
scores_pick:		[6,17,1]
bbox_scores_pick:	[6,1]
'''
这里的输出是从各个输入 orig_xxxx, 例如 ori_bbox_scores 中挑选出来的(nms后的目标)
只是在这个例子中, nms判断并没有重复的目标, 因此和原始输入保持一致merge_ids 是一个列表, x代表每一项的长度, 本例中x都=1
如果nms判断存在重复目标, 那么会把这些目标在原始输入中的索引记录在 merge_ids 中, 此时x>1
在第三阶段中会把这些目标进行融合
'''

（3）第三阶段：融合与过滤

• 去除17个关键点中最高得分 $max\_score<\mathrm{scoreThreds}=0.3$ 的目标
• 融合目标，具体看下面代码，简单来说就是把距离比较近的关键点根据得分的高低作为权重，把坐标位置和得分进行加权求和作为融合后的目标
• 去除融合后，17个关键点中最高得分 $max\_score<\mathrm{scoreThreds}=0.3$ 的目标
• 根据能包含目标所有关键点的矩形框面积来过滤目标，1.5**2 * (xmax-xmin) * (ymax-ymin) < areaThres=0，具体为外接矩形长宽都乘1.5后计算面积，由于这里阈值为0，过滤基本无效
• 最后会把所有关键点坐标数值 $-0.3$，并且根据关键点得分和目标框得分生成 proposal_score，具体见下面代码

此阶段过滤掉了一个目标，最终得到5个目标。

merge_pose, merge_score = p_merge_fast(preds_pick[j], ori_pose_preds[merge_id], ori_pose_scores[merge_id], ref_dists[pick[j]])def p_merge_fast(ref_pose, cluster_preds, cluster_scores, ref_dist):'''Score-weighted pose mergingINPUT:															本博客中文别称ref_pose:       reference pose          -- [17, 2]			挑选目标关键点cluster_preds:  redundant poses         -- [n, 17, 2]		多余目标关键点(挑选目标本身包含在多余目标中)cluster_scores: redundant poses score   -- [n, 17, 1]ref_dist:       reference scale         -- ConstantOUTPUT:final_pose:     merged pose             -- [17, 2]final_score:    merged score            -- [17]''''计算与多余目标关键点距离 dist[n,17]'dist = torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(ref_pose[np.newaxis, :] - cluster_preds, 2),dim=2))kp_num = 17'回顾一下, ref_dist是挑选目标的目标框的 max(h,w)*0.1'ref_dist = min(ref_dist, 15)mask = (dist <= ref_dist)final_pose = torch.zeros(kp_num, 2)final_score = torch.zeros(kp_num)if cluster_preds.dim() == 2:cluster_preds.unsqueeze_(0)cluster_scores.unsqueeze_(0)if mask.dim() == 1:mask.unsqueeze_(0)# Weighted Merge'根据pose的得分来决定每个目标所占的比例, 具体为该得分占总得分的比例'masked_scores = cluster_scores.mul(mask.float().unsqueeze(-1))normed_scores = masked_scores / torch.sum(masked_scores, dim=0)'根据计算得到的比例做加权和, 得到最终的pose及其得分'final_pose = torch.mul(cluster_preds, normed_scores.repeat(1, 1, 2)).sum(dim=0)final_score = torch.mul(masked_scores, normed_scores).sum(dim=0)return final_pose, final_score

final_result.append({'keypoints': merge_pose - 0.3,'kp_score': merge_score,'proposal_score': torch.mean(merge_score) + bbox_scores_pick[j] + 1.25 * max(merge_score)
})keypoints 	[17,2]
kp_score	[17,1]
proposal_score [1]

3. Alphapose 网络结构

3.1 总流程

1. SEResnet 作为 backbone 提取特征
2. 用 nn.PixelShuffle(2) 提升分辨率
3. 经过两个 DUC 模块进一步提升分辨率
4. 通过一个卷积得到输出
5. 此时获得的输出如图所示 out[6,33,80,64] 有33个关键点，通过 out.narrow(1, 0, 17) 获取前17个关键点作为最终的输出 hm[6,17,80,64]

3.2 DUC 模块

1. 2个DUC模块结构相同，都是先用卷积升维，再用一个 nn.PixelShuffle(2) 提升分辨率
2. 图中以 DUC1 模块的参数为例进行绘制

3.3 PixelShuffle 操作

import torch
import torch.nn as nninput_tensor = torch.arange(1, 17).view(1, 16, 1, 1).float()
pixel_shuffle = nn.PixelShuffle(2)
output_tensor = pixel_shuffle(input_tensor)print(output_tensor)>>>
tensor([[[[ 1.,  2.],[ 3.,  4.]],[[ 5.,  6.],[ 7.,  8.]],[[ 9., 10.],[11., 12.]],[[13., 14.],[15., 16.]]]])

3.4 SEResnet 框架

  图中省略了 batchsize 维度，主要分为4层，分别相对原图下采样4、8、16、32倍

3.5 SEResnet 细节

  仿照代码，把这4个由 Bottleneck_SE 和 Bottleneck 构成的层级记作 $layer1\sim 4$，图中为 $layer1$ 的数据。

  每个层中两种 Bottleneck 都会通过三个卷积层，先把特征维度控制为输出特征维度的 1/4，第二个保持不变，第三个达到输出特征维度，再以第二层为例：
$layer2:$
  $Bottleneck\_SE:256\to 128\to 128\to 512$
  $\mathrm{Bottleneck}:512\to 128\to 128\to 512$