來自云從科技和上海交通大學(xué)的研究者近期提出一種新型框架 DenseBody，可直接從一張彩色照片中獲取 3D 人體姿勢和形狀,。該研究設(shè)計(jì)了一種高效的 3D 人體姿勢和形狀表示,，無需中間表示和任務(wù)，端到端地實(shí)現(xiàn)從單個圖像到 3D 人體網(wǎng)格的生成,。

多年以來,，如何從單一圖像估計(jì)人體的姿勢和形狀是多項(xiàng)應(yīng)用都在研究的問題。研究者提出不同的方法,，試圖部分或者聯(lián)合地解決此問題,。本文將介紹一種端到端的方法，使用 CNN 直接從單個彩色圖像重建完整的 3D 人體幾何,。

該領(lǐng)域的早期研究使用迭代優(yōu)化方法從 2D 圖像估計(jì)人體姿勢和形狀信息,，一般通過不斷優(yōu)化估計(jì)的 3D 人體模型來擬合一些 2D 的觀測結(jié)果，比如 2D 關(guān)鍵點(diǎn) [4] 或者輪廓 [11],。

隨著深度學(xué)習(xí)的崛起,，很多研究試圖用 CNN 以端到端的方式解決該問題，其中有些已經(jīng)達(dá)到了更好的性能和更快的運(yùn)行速度,。但是,，用 CNN 直接預(yù)測完整的人體網(wǎng)格并不簡單，因?yàn)橛?xùn)練這樣的模型需要大量的 3D 標(biāo)注數(shù)據(jù),。

近期研究大都結(jié)合了某些參數(shù)化的人體模型,，如 SMPL [13]，轉(zhuǎn)而去預(yù)測這些模型的參數(shù) [9],。[22,27] 借由關(guān)節(jié)或分割輸出的幫助改善性能,。這種基于模型的 3D 表示形式將 3D 人體形狀限制在低維線性空間里，使其更容易通過 CNN 模型學(xué)習(xí),，但由于線性模型的限制,，其性能可能無法達(dá)到最優(yōu)。

[39] 提議使用一種體積表示（volumetric representation）來估計(jì)人體形狀,，展現(xiàn)了一定的優(yōu)點(diǎn),，在此過程中預(yù)測的 3D 關(guān)節(jié)位置被作為中間結(jié)果輸出。

雖然 3D 表示有多種選擇,，但近期基于 CNN 的方法大都依賴于某些中間 2D 表示和損失函數(shù)來引導(dǎo)訓(xùn)練過程,。

在這些方法中，單個 RGB 圖像到 3D 人體網(wǎng)格的映射問題被分解為兩步：首先得到某些類型的 2D 表示，比如關(guān)節(jié)熱圖,、掩碼或 2D 分割,；然后基于這些中間結(jié)果預(yù)測 3D 表示 [16,5]。這些研究所選擇的中間表示以及解決這些子任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出質(zhì)量,，很大程度上會影響它們的最終效果,。

云從科技的這項(xiàng)研究提出了一種高效的方法，從單個 RGB 圖像中直接得到完整的 3D 人體網(wǎng)格,。

這個方法和其他研究的主要區(qū)別有以下兩個方面：首先,，該研究提出的網(wǎng)絡(luò)沒有結(jié)合任何參數(shù)化的人體模型，因此該網(wǎng)絡(luò)的輸出不會受到任何低維空間的限制,；其次,，該方法的預(yù)測過程是一步到位的，沒有依賴于中間任務(wù)和結(jié)果來預(yù)測 3D 人體,。該研究在多個 3D 人體數(shù)據(jù)集上評估了這一方法,，并將其與之前研究中的方法做了對比。

評估結(jié)果表明該方法的性能遠(yuǎn)超其他結(jié)果,，且運(yùn)行速度更快,。

該研究的主要貢獻(xiàn)如下：

提出了一個端到端的方法，從單個彩色圖像直接得到 3D 人體網(wǎng)格,。為此,，研究者開發(fā)了一種新型 3D 人體網(wǎng)格表示,。它能夠把 2D 圖像中的完整人體編碼為姿勢和形狀信息,，無需依賴任何參數(shù)化的人體模型。

把 3D 人體估計(jì)的復(fù)雜度從兩步降到了一步,。該研究訓(xùn)練了一個編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò),，可直接把輸入 RGB 圖像映射到 3D 表示，無需解決任何中間任務(wù),，如分割或 2D 姿態(tài)估計(jì),。

進(jìn)行了多次實(shí)驗(yàn)來評估以上方法的效果，并與現(xiàn)有的最優(yōu)方法進(jìn)行對比,。結(jié)果顯示,，該方法在多個 3D 數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升，運(yùn)行速度也更快,。

圖 1：示例結(jié)果,。

論文：DenseBody: Directly Regressing Dense 3D Human Pose and Shape From a Single Color Image 

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.10153.pdf

摘要：由于人體的高度復(fù)雜性和靈活性，以及 3D 標(biāo)注數(shù)據(jù)相對較少,，從 2D 圖像得到 3D 人體姿勢和形狀可謂是一個難題,。之前的方法大體上依賴于預(yù)測中間結(jié)果，比如人體分割、2D/3D 關(guān)節(jié),、以及輪廓掩碼,，將當(dāng)前問題分解成多個子任務(wù)，從而利用更多 2D 標(biāo)簽或者結(jié)合低維線性空間內(nèi)的參數(shù)化人體模型來簡化問題,。

在本文中,，我們提出使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），直接從單個彩色圖像得到 3D 人體網(wǎng)格,。我們設(shè)計(jì)了一種高效的 3D 人體姿勢和形狀表示,，可以通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)獲得。實(shí)驗(yàn)表明我們的模型在多個 3D 人體數(shù)據(jù)集上達(dá)到了當(dāng)前最優(yōu)性能,，同時運(yùn)行速度更快,。數(shù)據(jù)集包括 Human3.6m、SURREAL 和 UP-3D,。

3. 本文提出的方法

3.1 3D 人體表示

之前的研究通常使用 SCAPE 和 SMPL 這樣的可變形模型和體素來表示 3D 人體幾何結(jié)構(gòu),。本文提出的方法則用 UV 位置映射圖來表示 3D 人體幾何結(jié)構(gòu)，其有如下優(yōu)點(diǎn)：首先,，它能保存點(diǎn)和點(diǎn)之間的空間鄰接信息,，相比一維的向量表示，該信息對精確重建更為關(guān)鍵,；其次,，相比體素這樣的 3D 表示，它的維數(shù)更低,，因?yàn)轶w素表示法中,，大量不在表面上的點(diǎn)其實(shí)用處不大；最后,，這是一個 2D 表示,，所以我們能直接使用現(xiàn)成的 CNN 網(wǎng)絡(luò)，例如 Res-net 和 VGG,，使用計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的最新進(jìn)展,。

在人體重建領(lǐng)域，UV 映射圖作為一種物體表面的圖片表達(dá)方式,，經(jīng)常被用來渲染紋理圖,。在這篇論文里，我們嘗試使用 UV 映射圖來報(bào)答人體表面的幾何特征,。大多數(shù)的 3D 人體數(shù)據(jù)集提供的三維標(biāo)注是基于 SMPL 模型的,，SMPL 模型本身提供了一個自帶的 UV 映射圖，把人體切分成了 10 個區(qū)域,。

DensePose 里面提供了另一種人體切分的方式,，并提供了一個 UV 映射圖,，將人體切分成了 24 個區(qū)域。我們實(shí)驗(yàn)了兩種切分方式,，SMPL 的 UV 映射圖獲得了更好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,。因此，在我們的方法中,，我們采用這個 UV 映射圖來存儲整個人體表面的三維位置信息,。

圖 2 展示了不同分辨率下 UV 位置映射圖的頂點(diǎn)變形和重采樣時引入的誤差?？紤]到當(dāng)前最優(yōu)方法的全身精度誤差（surface error）和關(guān)節(jié)精度誤差（joint error）在幾十毫米的數(shù)量級,，我們選擇了 256 的分辨率，它引入的 1 毫米全身精度誤差可以忽略不計(jì),。另外,，256 分辨率的 UV 映射圖能夠表示六萬多個頂點(diǎn)，遠(yuǎn)多于 SMPL 的頂點(diǎn)數(shù),。

圖 2：在不同的 UV 位置映射圖分辨率下,，由于變形和重采樣引入的全身精度誤差和關(guān)節(jié)精度誤差，單位為毫米,。

3.2 網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)

我們的網(wǎng)絡(luò)采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu),，輸入是 256*256 的彩圖，輸出是 256*256 的 UV 位置映射圖,，其中編碼器部分使用 ResNet-18,，解碼器是由四層上采樣和卷積層組成。

不同于以前的方法中需要仔細(xì)設(shè)計(jì)和融合多種不同損失函數(shù)的做法,，我們直接針對預(yù)測的 UV 位置映射圖進(jìn)行監(jiān)督和設(shè)計(jì)損失函數(shù) (見表 2),。為了平衡不同的身體區(qū)域?qū)τ?xùn)練的影響，我們采用了權(quán)重掩模圖來調(diào)整損失函數(shù),。此外,，關(guān)節(jié)點(diǎn)附近的點(diǎn)的權(quán)重也進(jìn)行了加重,。

表 1：不同方法中采用的損失函數(shù),。

 圖 3：不同方法的框架與 DenseBody 對比。

3.3 實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)

所有的圖像都先做了對齊,，使人位于正中,。然后通過裁剪和縮放調(diào)整到 256x256，使得緊湊的邊界框和圖像邊緣之間距離適中,。圖像經(jīng)過了隨機(jī)的平移,、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和色彩抖動,。我們要注意,，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的操作大都不簡單,，因?yàn)閷?yīng)的真值數(shù)據(jù)也要進(jìn)行相應(yīng)的形變。

而當(dāng)隨機(jī)形變后的人體超過了 256x256 的畫布,，則該增強(qiáng)操作無效,。我們用正交投影來得到位置映射圖的 x-y 坐標(biāo)，以避免深度信息的誤差傳播,。真值數(shù)據(jù)的深度信息要經(jīng)過適當(dāng)縮放,，以控制在 sigmoid 輸出的值域里。

我們使用 Adam 優(yōu)化器,，學(xué)習(xí)率為 1e-4,，mini-batch 的大小為 64，訓(xùn)練直到收斂為止（大概 20 個 epoch）,。在單個 GTX 1080Ti GPU 上訓(xùn)練大約 20 個小時,。代碼實(shí)現(xiàn)基于 Pytorch。

4. 實(shí)驗(yàn)

表 2：在 SURREAL 上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,，全身精度誤差和關(guān)節(jié)精度誤差以毫米為單位,。

表 4：UP-3D 上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。全身精度誤差和關(guān)節(jié)精度誤差以毫米為單位,。

表 5：在單個 GTX1080TI 上的前向運(yùn)行時,，以毫秒為單位。1 表示在 TITAN X GPU 上運(yùn)行,。