UniHPE: Towards Unified Human Pose Estimation via Contrastive Learning

📄 arXiv: 2311.16477v1 📥 PDF

作者: Zhongyu Jiang, Wenhao Chai, Lei Li, Zhuoran Zhou, Cheng-Yen Yang, Jenq-Neng Hwang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-24

💡 一句话要点

提出UniHPE以实现统一的人体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 人体姿态估计 对比学习 多模态融合 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在图像与2D/3D人体姿态之间的关联研究上较为有限，导致多模态信息的整合效果不佳。
  2. 本文提出的UniHPE通过对齐2D和3D人体姿态估计特征，利用基于奇异值的对比学习损失实现多模态统一估计。
  3. 实验结果显示，UniHPE在Human3.6M和3DPW数据集上分别达到了50.5mm和51.6mm的MPJPE和PAMPJPE，显著提升了性能。

📝 摘要（中文）

近年来，结合多模态信息的有效感知技术受到越来越多的关注。这涉及到对来自不同来源的特征进行对齐，以便在更大的数据集和约束下实现更高效的训练，并利用每种模态中蕴含的丰富信息。2D和3D人体姿态估计是计算机视觉中的两个关键感知任务，具有众多下游应用，如动作识别、人机交互和目标跟踪等。然而，利用对比学习范式明确研究图像与2D/3D人体姿态之间的关联的实例仍然有限。本文提出了UniHPE，一个统一的人体姿态估计管道，能够在同一管道中对齐来自2D人体姿态估计、基于提升的3D人体姿态估计和基于图像的3D人体姿态估计的特征。为了同时对齐多于两种模态，提出了一种新颖的基于奇异值的对比学习损失，能够更好地对齐不同模态并进一步提升性能。在评估中，UniHPE在Human3.6M数据集上取得了50.5mm的MPJPE，在3DPW数据集上取得了51.6mm的PAMPJPE。我们提出的方法在推动计算机视觉领域发展和贡献于各种应用方面具有巨大潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图像与2D/3D人体姿态之间的关联研究不足的问题，现有方法在多模态信息整合上存在局限性，影响了姿态估计的准确性和效率。

核心思路：论文的核心思路是提出UniHPE，通过对齐来自不同模态的特征，利用对比学习的方式增强多模态之间的关联性，从而实现统一的人体姿态估计。

技术框架：UniHPE的整体架构包括三个主要模块：2D人体姿态估计模块、基于提升的3D人体姿态估计模块和基于图像的3D人体姿态估计模块。这些模块共同工作，通过对比学习损失进行特征对齐。

关键创新：最重要的技术创新点是提出了一种基于奇异值的对比学习损失，能够有效地对齐多种模态的特征，提升了不同模态之间的协同效果，与现有方法相比具有显著的优势。

关键设计：在关键设计上，论文详细描述了损失函数的构建方式、网络结构的选择以及参数设置，确保了模型在多模态对齐过程中的稳定性和准确性。具体的损失函数设计使得不同模态的特征能够在同一空间中进行有效对齐。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniHPE在Human3.6M数据集上取得了50.5mm的MPJPE，在3DPW数据集上取得了51.6mm的PAMPJPE，表现出色，显著优于现有基线方法，提升幅度明显，展示了其在多模态人体姿态估计中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括动作识别、人机交互和目标跟踪等，能够为这些领域提供更为准确和高效的人体姿态估计技术。随着技术的进步，UniHPE有望在虚拟现实、增强现实等新兴领域中发挥重要作用，推动相关应用的发展。

📄 摘要（原文）

In recent times, there has been a growing interest in developing effective perception techniques for combining information from multiple modalities. This involves aligning features obtained from diverse sources to enable more efficient training with larger datasets and constraints, as well as leveraging the wealth of information contained in each modality. 2D and 3D Human Pose Estimation (HPE) are two critical perceptual tasks in computer vision, which have numerous downstream applications, such as Action Recognition, Human-Computer Interaction, Object tracking, etc. Yet, there are limited instances where the correlation between Image and 2D/3D human pose has been clearly researched using a contrastive paradigm. In this paper, we propose UniHPE, a unified Human Pose Estimation pipeline, which aligns features from all three modalities, i.e., 2D human pose estimation, lifting-based and image-based 3D human pose estimation, in the same pipeline. To align more than two modalities at the same time, we propose a novel singular value based contrastive learning loss, which better aligns different modalities and further boosts the performance. In our evaluation, UniHPE achieves remarkable performance metrics: MPJPE $50.5$mm on the Human3.6M dataset and PAMPJPE $51.6$mm on the 3DPW dataset. Our proposed method holds immense potential to advance the field of computer vision and contribute to various applications.