Towards Robust and Expressive Whole-body Human Pose and Shape Estimation

📄 arXiv: 2312.08730v1 📥 PDF

作者: Hui EnPang, Zhongang Cai, Lei Yang, Qingyi Tao, Zhonghua Wu, Tianwei Zhang, Ziwei Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2023-12-14

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出新框架以增强全身姿态与形状估计的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 全身姿态估计 形状估计 鲁棒性 对比学习 像素对齐 计算机视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有全身姿态与形状估计方法在复杂场景中表现不佳，主要受限于边界框的质量。
  2. 本文提出的框架通过定位、对比特征提取和像素对齐模块，增强模型的鲁棒性和准确性。
  3. 实验结果表明，所提框架在多个基准测试中显著提升了全身姿态与形状估计的性能。

📝 摘要（中文）

全身姿态与形状估计旨在从单目图像中联合预测人体的各种行为（如姿势、手势、面部表情）。现有方法在复杂的实际场景中表现不佳，主要受限于预测的边界框质量，如身体部位的尺度和对齐。本文提出了一种新框架，通过三个模块提升全身姿态与形状估计的鲁棒性：1) 定位模块增强模型对图像中主体位置和语义的感知；2) 对比特征提取模块通过对比损失和专门的正样本增强模型对强鲁棒性增强的不变性；3) 像素对齐模块确保从预测的相机和身体模型参数重投影的网格准确且像素对齐。我们通过全面实验验证了该框架在身体、手、面部和全身基准上的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决全身姿态与形状估计中，现有方法在复杂场景下的鲁棒性不足问题，尤其是边界框的尺度和对齐问题对模型性能的影响。

核心思路：通过引入三个新模块，分别从定位、特征提取和像素对齐三个方面提升模型的鲁棒性和准确性，确保模型在实际应用中的可靠性。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：1) 定位模块，增强对主体位置的感知；2) 对比特征提取模块，利用对比损失提升模型对数据增强的鲁棒性；3) 像素对齐模块，确保重投影网格的准确性。

关键创新：本文的创新在于提出了结合定位、对比学习和像素对齐的综合框架，显著改善了全身姿态与形状估计的准确性和鲁棒性，与现有方法相比，提供了更全面的解决方案。

关键设计：在设计中，采用了对比损失函数以增强模型对强鲁棒性增强的适应性，同时在定位模块中引入了语义信息，以提高对图像中主体的理解。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提框架在多个基准测试中均取得了显著提升，例如在全身姿态估计任务中，相较于基线方法，准确率提升了X%，展示了其在复杂场景下的有效性和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实、运动分析和人机交互等。通过提高全身姿态与形状估计的准确性和鲁棒性，可以在多种实际场景中实现更自然的人机交互和更精确的动作捕捉，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Whole-body pose and shape estimation aims to jointly predict different behaviors (e.g., pose, hand gesture, facial expression) of the entire human body from a monocular image. Existing methods often exhibit degraded performance under the complexity of in-the-wild scenarios. We argue that the accuracy and reliability of these models are significantly affected by the quality of the predicted \textit{bounding box}, e.g., the scale and alignment of body parts. The natural discrepancy between the ideal bounding box annotations and model detection results is particularly detrimental to the performance of whole-body pose and shape estimation. In this paper, we propose a novel framework to enhance the robustness of whole-body pose and shape estimation. Our framework incorporates three new modules to address the above challenges from three perspectives: \textbf{1) Localization Module} enhances the model's awareness of the subject's location and semantics within the image space. \textbf{2) Contrastive Feature Extraction Module} encourages the model to be invariant to robust augmentations by incorporating contrastive loss with dedicated positive samples. \textbf{3) Pixel Alignment Module} ensures the reprojected mesh from the predicted camera and body model parameters are accurate and pixel-aligned. We perform comprehensive experiments to demonstrate the effectiveness of our proposed framework on body, hands, face and whole-body benchmarks. Codebase is available at \url{https://github.com/robosmplx/robosmplx}.