1. 基于RGB的人体姿态估计

1.1 关键的姿态识别方法总结

• PCKh：Head-normalized Percentage of Correct Keypoints
• 高通845 SoC：
  • 4 Cortex A55 cores and 4 Cortex A75 cores
  • 1 Adreno 630 GPU

1.2 Top-Down步骤

• 第一步：检测人以生成Bounding Box
• 第二步：识别每一个人的Pose

1.3 MobiPose

• MobiPose系统架构
  

1.3.1 检测人

• 关键帧：通过SSDLite + MobileNetv3-S (18.6ms on高通845 SoC)
• 跟踪帧：根据Video Codec的运动向量（MV: Motion Vector），使用卡尔曼滤波方法预测人的Bounding Box.

1.3.2 位姿估计

• 模型：基于Hourglass模型
• 层模块：反向残差（inverted residual）+ SE（squeeze and excitation）+ H-Swish
  • 反向参差： 对于移动视觉识别，它是一个非常有效的特征提取器
  • SE：它是SEnet 中提出的一种轻量级的注意力模块，与反向残差块结合使用以提高其特征提取能力
  • H-Swish：此激活函数可以提高模型的准确率
• 多尺度：定位不同的关节需要不现的尺度
  
• 模型结构
  

1.3.3 异构计算(CPU+GPU)

• CPU与GPU并行工作

2. 基于深度图像的姿态估计

2.1 Residual Pose

• 主要思路：充分利用深度信息，并将任务分解为：
  • 2D多人姿态估计
  • 3D姿态回归：
    • 使用深度信息和先验姿态（以处理部分遮挡）
    • 创新的有效残差姿态3D回归方法
• 主要框架如下：
  

2.2 Microsoft算法

2.2.1 算法1-身体部位分类 (Body Part Classification)

• 第一步：每个像素分类（Per Pixel Classification）
  

• 第二步：身体候选关节的聚合（Aggregation of Body Joint Proposals）
  

2.2.2 算法2-偏移量关节回归（Offset Joint Regression）

• 直接为身体候选关节投票，无需身体部位
  

2.2.3 算法1和算法2的结果相似