導(dǎo) 讀

本文是對發(fā)表于計算機(jī)視覺領(lǐng)域頂級會議 ICCV 2023 的論文MotionBERT: A Unified Perspective on Learning Human Motion Representations的解讀。該論文由北京大學(xué)王亦洲課題組與上海人工智能實(shí)驗(yàn)室合作完成。

這項(xiàng)工作提出了一個統(tǒng)一的視角，從大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)人體運(yùn)動的通用表征，進(jìn)而以一個統(tǒng)一的范式完成各種以人為中心的下游視頻任務(wù)。實(shí)驗(yàn)表明提出的框架在三維人體姿態(tài)估計、動作識別、人體網(wǎng)格重建等多個下游任務(wù)上均能帶來顯著提升，并達(dá)到現(xiàn)有最佳的表現(xiàn)。

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圖1. 以統(tǒng)一的范式完成各種以人為中心的視頻任務(wù)

01

背景介紹

感知和理解人類活動一直是機(jī)器智能的核心追求。為此，研究者們定義了各種任務(wù)來從視頻中估計人體運(yùn)動的語義標(biāo)簽，例如骨骼關(guān)鍵點(diǎn)、行為類別、三維表面網(wǎng)格等。盡管現(xiàn)有的工作在這些任務(wù)上已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步，但它們往往被建模為孤立的任務(wù)。理想情況下，我們可以構(gòu)建一個統(tǒng)一的以人為中心的運(yùn)動表征，其可以在所有相關(guān)的下游任務(wù)中共享。

構(gòu)建這種表征的一個重要挑戰(zhàn)是人體運(yùn)動數(shù)據(jù)資源的異質(zhì)性。運(yùn)動捕捉（MoCap）系統(tǒng)提供了基于標(biāo)記和傳感器的高精度 3D 運(yùn)動數(shù)據(jù)，但其內(nèi)容通常被限制在簡單的室內(nèi)場景。動作識別數(shù)據(jù)集提供了動作語義的標(biāo)注，但它們要么不包含人體姿態(tài)標(biāo)簽，要么只有日常活動的有限動作類別。具備外觀和動作多樣性的非受限人類視頻可以從互聯(lián)網(wǎng)大量獲取，但獲取精確的姿勢標(biāo)注需要額外的努力，且獲取準(zhǔn)確真實(shí)（GT）的三維人體姿態(tài)幾乎是不可能的。因此，大多數(shù)現(xiàn)有的研究都致力于使用單一類型的人體運(yùn)動數(shù)據(jù)解決某一特定任務(wù)，而無法受益于其他數(shù)據(jù)資源的特性。

在這項(xiàng)工作中，我們提供了一個新的視角來學(xué)習(xí)人體運(yùn)動表征。關(guān)鍵的想法是，我們可以以統(tǒng)一的方式從多樣化的數(shù)據(jù)來源中學(xué)習(xí)多功能的人體運(yùn)動表征，并利用這種表征以統(tǒng)一的范式處理不同的下游任務(wù)。

02

方法概覽

圖2. 框架概覽

我們提出了一個包括預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個階段的框架，如圖2所示。在預(yù)訓(xùn)練階段，我們從多樣化的運(yùn)動數(shù)據(jù)源中提取 2D 關(guān)鍵點(diǎn)序列，并添加隨機(jī)掩碼和噪聲。隨后，我們訓(xùn)練運(yùn)動編碼器從損壞的 2D 關(guān)鍵點(diǎn)中恢復(fù) 3D 運(yùn)動。這個具有挑戰(zhàn)性的代理任務(wù)本質(zhì)上要求運(yùn)動編碼器（i）從時序運(yùn)動中推斷出潛在的 3D 人體結(jié)構(gòu)；（ii）恢復(fù)錯誤和缺失的數(shù)據(jù)。通過這種方式，運(yùn)動編碼器隱式地學(xué)習(xí)到人體運(yùn)動的常識，如關(guān)節(jié)拓?fù)洌硐拗坪蜁r間動態(tài)。在實(shí)踐中，我們提出雙流空間-時間變換器（DSTformer）作為運(yùn)動編碼器來捕獲骨骼關(guān)鍵點(diǎn)之間的長距離關(guān)系。我們假設(shè)，從大規(guī)模和多樣化的數(shù)據(jù)資源中學(xué)習(xí)到的運(yùn)動表征可以在不同的下游任務(wù)之間共享，并有利于它們的性能。因此，對于每個下游任務(wù)，我們僅需要微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的運(yùn)動表征以及一個簡單的回歸頭網(wǎng)絡(luò)（1-2層 MLP）。

在設(shè)計統(tǒng)一的預(yù)訓(xùn)練框架時，我們面臨兩個關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

如何構(gòu)建合適的代理任務(wù)（pretext task）學(xué)習(xí)的運(yùn)動表征。

如何使用大規(guī)模但異質(zhì)的人體運(yùn)動數(shù)據(jù)。

針對第一個挑戰(zhàn)，我們遵循了語言和視覺建模的成功實(shí)踐[1]來構(gòu)建監(jiān)督信號，即遮蔽輸入的一部分，并使用編碼的表征來重構(gòu)整個輸入。我們注意到這種“完形填空”任務(wù)在人體運(yùn)動分析中自然存在，即從 2D 視覺觀察中恢復(fù)丟失的深度信息，也就是 3D 人體姿態(tài)估計。受此啟發(fā)，我們利用大規(guī)模的 3D 運(yùn)動捕捉數(shù)據(jù)[2]，設(shè)計了一個 2D 至 3D 提升（2D-to-3D lifting）的代理任務(wù)。我們首先通過正交投影 3D 運(yùn)動來提取 2D 骨架序列 x。然后，我們通過隨機(jī)遮蔽和添加噪聲來破壞 x，從而產(chǎn)生破壞的 2D 骨架序列，這也類似于 2D 檢測結(jié)果，因?yàn)樗趽酢z測失敗和錯誤。在此之后，我們使用運(yùn)動編碼器來獲得運(yùn)動表征并重建 3D 運(yùn)動。

對于第二個挑戰(zhàn)，我們注意到 2D 骨架可以作為一種通用的中介，因?yàn)樗鼈兛梢詮母鞣N運(yùn)動數(shù)據(jù)源中提取。因此，可以進(jìn)一步將 RGB 視頻納入到 2D 到 3D 提升框架以進(jìn)行統(tǒng)一訓(xùn)練。對于 RGB 視頻，2D 骨架可以通過手動標(biāo)注或 2D 姿態(tài)估計器給出。由于這一部分?jǐn)?shù)據(jù)缺少三維姿態(tài)真值（GT），我們使用加權(quán)的二維重投影誤差作為監(jiān)督。

圖3. DSTformer 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在運(yùn)動編碼器的具體實(shí)現(xiàn)上，我們根據(jù)以下原則設(shè)計了一個雙流時空變換器（DSTformer）網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如圖3所示）：

兩個流都有綜合建模時空上下文信息的能力。

兩個流側(cè)重不同方面的時空特征。

將兩個流融合在一起時根據(jù)輸入的時空特征動態(tài)平衡融合權(quán)重。

03

實(shí)驗(yàn)結(jié)論

我們在三個下游任務(wù)上進(jìn)行了定性和定量的評估，所提出的方法均取得了最佳表現(xiàn)。

圖4. 效果展示

表1. 三維人體姿態(tài)估計的定量評估。數(shù)字代表 Human3.6M 上的平均關(guān)節(jié)誤差 MPJPE（mm）。（上）使用檢測到的 2D 姿態(tài)序列作為輸入。（下）使用真值（GT）2D 姿態(tài)序列作為輸入。

對于三維人體姿態(tài)估計任務(wù)，我們在 Human3.6M[3]上進(jìn)行了定量測試。如表1所示，本文的兩個模型都優(yōu)于最先進(jìn)的方法。所提出的預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征額外降低了誤差，這證明了在廣泛而多樣的人體運(yùn)動數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練的好處。

表2. 基于骨架的動作識別準(zhǔn)確度的定量評估。（左）NTU-RGB+D 上的跨角色（X-Sub）和跨視角（X-View）識別準(zhǔn)確度。（右）NTU-RGB+D-120 上的單樣本學(xué)習(xí)識別精度。所有結(jié)果都是第一選項(xiàng)準(zhǔn)確度（%）。

對于基于骨架的動作識別任務(wù)，我們在 NTU-RGB+D[4]和 NTU-RGB+D-120[5]上進(jìn)行了定量測試。在完全監(jiān)督的場景下本文的方法與最先進(jìn)的方法相當(dāng)或更好，如表2（左）所示。值得注意的是，預(yù)訓(xùn)練階段帶來了很大的性能提升。此外，本文研究了可用于未見動作和稀缺標(biāo)簽的單樣本學(xué)習(xí)設(shè)置。表2（右）說明所提出的模型大幅度優(yōu)于此前最佳的模型。值得注意的是，預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征只需1-2輪微調(diào)即可達(dá)到最佳性能。

表3. 人體表面網(wǎng)格重建的定量評估。數(shù)字代表平均三維位置誤差（mm）。

對于人體表面網(wǎng)格重建任務(wù)，我們在 Human3.6M[3] 和 3DPW[6]數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了定量測試。本文的模型超過了此前所有基于視頻的方法。此外，所提出的預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征可以和 RGB 圖像的方法相結(jié)合并進(jìn)一步改善其表現(xiàn)。

圖5. 在三個下游任務(wù)上隨機(jī)初始化訓(xùn)練和微調(diào)預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征的學(xué)習(xí)曲線對比。

我們還比較了微調(diào)預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征和隨機(jī)初始化訓(xùn)練模型的訓(xùn)練過程。如圖5所示，使用預(yù)訓(xùn)練運(yùn)動表征的模型在所有三個下游任務(wù)上都具有更好的性能和更快的收斂速度。這表明該模型在預(yù)訓(xùn)練期間學(xué)習(xí)了關(guān)于人體運(yùn)動的可遷移知識，有助于多個下游任務(wù)的學(xué)習(xí)。

04

總 結(jié)

在這項(xiàng)工作中，我們提出了：

一個統(tǒng)一的視角以解決各種以人為中心的視頻任務(wù)。

一個預(yù)訓(xùn)練框架以從大規(guī)模和多樣化的數(shù)據(jù)源中學(xué)習(xí)人體運(yùn)動表征。

一個通用的人體運(yùn)動編碼器 DSTformer 以全面建模人體運(yùn)動的時空特征。

在多個基準(zhǔn)測試上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了學(xué)習(xí)到的運(yùn)動表征的多功能性。未來的研究工作可以探索將學(xué)習(xí)到的運(yùn)動表征作為一種以人為中心的語義特征與通用視頻架構(gòu)融合，并應(yīng)用到更多視頻任務(wù)（例如動作評價、動作分割等）。