Using Motion Cues to Supervise Single-Frame Body Pose and Shape Estimation in Low Data Regimes

📄 arXiv: 2402.02736v1 📥 PDF

作者: Andrey Davydov, Alexey Sidnev, Artsiom Sanakoyeu, Yuhua Chen, Mathieu Salzmann, Pascal Fua

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-02-05

备注: 21 pages; TMLR

💡 一句话要点

利用运动线索监督单帧人体姿态与形状估计以应对数据不足问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 人体姿态估计 形状估计 深度学习 未标注数据 运动线索 光流一致性 数据稀缺

📋 核心要点

  1. 现有方法在标注数据不足时，人体姿态和形状估计的准确性显著下降，限制了其应用。
  2. 本文提出利用未标注视频中的运动线索，计算连续帧的姿态和光流，从而提供额外的监督信号。
  3. 实验结果表明，所提方法在数据稀缺情况下，能够有效提升模型性能，达到与大量标注数据训练相当的效果。

📝 摘要（中文）

当可用的标注训练数据充足时，监督式深度学习算法在使用单个摄像头估计人体姿态和形状方面表现优异。然而，在数据不足的情况下，现有方法的效果会受到影响。本文提出了一种新方法，通过利用易获取的未标注视频来提供监督信号。具体而言，给定一个使用少量标注数据训练的模型，本文计算连续帧之间的姿态以及它们之间的光流，并强制图像光流与通过姿态变化推断出的光流之间的一致性。这种方法有效地细化了网络权重，使其在性能上与使用大量标注数据训练的方法相当。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在标注数据不足的情况下，人体姿态和形状估计准确性下降的问题。现有方法依赖于大量标注数据，缺乏有效的替代方案。

核心思路：通过利用未标注视频中的运动信息，计算连续帧之间的姿态和光流，进而强制图像光流与姿态变化推断出的光流保持一致性，从而提供额外的监督信号。

技术框架：整体方法包括两个主要模块：首先，使用训练好的模型计算连续帧的姿态；其次，计算这两帧之间的光流，并通过一致性约束来优化网络权重。

关键创新：本文的创新之处在于利用未标注视频中的运动线索作为监督信号，填补了标注数据不足的空白，与传统方法相比，显著提升了模型的鲁棒性和准确性。

关键设计：在损失函数设计上，结合了光流一致性损失和姿态估计损失，确保网络在优化过程中能够有效学习到运动信息的相关性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提方法在数据稀缺情况下，模型性能提升显著，能够达到与使用大量标注数据训练的模型相当的效果，具体提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括运动分析、虚拟现实、增强现实以及人机交互等。通过提高在数据稀缺情况下的姿态估计能力，能够推动这些领域的技术进步，提升用户体验和应用效果。

📄 摘要（原文）

When enough annotated training data is available, supervised deep-learning algorithms excel at estimating human body pose and shape using a single camera. The effects of too little such data being available can be mitigated by using other information sources, such as databases of body shapes, to learn priors. Unfortunately, such sources are not always available either. We show that, in such cases, easy-to-obtain unannotated videos can be used instead to provide the required supervisory signals. Given a trained model using too little annotated data, we compute poses in consecutive frames along with the optical flow between them. We then enforce consistency between the image optical flow and the one that can be inferred from the change in pose from one frame to the next. This provides enough additional supervision to effectively refine the network weights and to perform on par with methods trained using far more annotated data.