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ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

本文作者:我在思考中 2021-08-20 14:45
导语:该篇工作由杭州师范大学和浙江大学合作完成。该文章提出了一个新的在线知识蒸馏框架OKDHP去对人体姿态估计模型进行提升。
ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计
作者 | 李政
编辑 | 王晔

分享一篇最近被ICCV 2021接收的工作《Online Knowledge Distillation for Efficient Pose Estimation》,利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计。

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

论文地址: https://arxiv.org/abs/2108.02092

该篇工作由杭州师范大学和浙江大学合作完成。该文章提出了一个新的在线知识蒸馏框架OKDHP去对人体姿态估计模型进行提升。特别地,OKDHP训练了一个多分支网络,其中每个分支都被当做独立的学生模型,这里的教师不是显式存在的,而是通过加权集成多个分支的结果后形成的集成heatmap来扮演教师的作用,通过优化像素级别的KL Divergence损失来优化每个学生分支模型。整个训练过程被简化到了one-stage,不需要额外预训练的教师模型。作者在MPII和COCO上都证明了该方法的有效性。


1

引言
主流的2D姿态估计方法大多数都是基于Hourglass Network[1](HG),典型的工作有[2],[3],[4]。其含有多个堆叠的Hourglass,通常有2-stack, 4-stack, 8-stack类型。后一个Hourglass将前一个Hourglass的结果作为输入,不断进行refine,直到结尾。8-stack的结果要明显好于4-stack,但是与之而来的问题就是计算量明显的增加。

FPD[5](CVPR 19')首先提出,利用传统的蒸馏(KD)方法,首先训一个8-stack HG作为teacher,选择一个4-stack HG作为student,然后进行KD。参考Fig. 1。

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计Fig. 1 FPD (CVPR 19')

那么这篇工作明显存在着几点问题:

(1). 第一步训练teacher,第二步训student,整体是一个two-stage的过程,较为繁琐。

(2). 如果要利用FPD训练一个8-stack HG的student,就需要找到一个比8-stack更高的model去作为teacher。堆叠更多的HG会存在性能收益递减,并且带来计算量直线上升。

(3). KD过程中同时使用MSE作为传统任务的监督loss和kd loss,训练时一个output同时针对两个target进行优化会带来明显的冲突。

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计Fig.2 Network Comparison


2

方法
由以上的几个问题就引出了我们ICCV 2021的工作,我们首先提出了利用在线知识蒸馏的方法去对网络进行训练。用大白话来概括一下工作的几个核心:

(1). 我们提出了一个在线知识蒸馏的框架,即一个多分支结构。这里的teacher不是显式存在的,而是通过多个学生分支的结果经过了FAU的ensemble形成的,即established on the fly,我们利用ensemble得到的结果(拥有更高的准确率)来扮演teacher的角色,来KD每个的学生分支,即在Fig.2 (b)中的三个小分支。

具体来说就是,如果要得到一个4-stack HG的网络,FPD的方式如(a)所示,先训练一个8-stack,然后进行KD。而在我们的方法,如图(b),直接建立一个多分支网络(图中为3个分支),其中每个分支视为student,要得到一个4-stack HG,那么我们选择在前部share 2个stack(节约计算量),后面针对每一个branch,我们将剩下的2个stack HG独立出来,以保持diversity。三个分支产生的结果经过FAU进行ensemble,得到的ensemble heatmap再KD回每一个student分支。

我们的方法带来的直接的好处就是,整个的KD过程简化到One-stage,并且不需要手动的选择一个更高performance的teacher来进行KD。Online KD的方法直接训练完了之后,选择一个最好性能的分支,去除掉其他多余分支结构即可得到一个更高acc的目标HG网络。

那么从这里也可以直接看出我们的多分支网络更省计算量,粗略的算,FPD的方法总共会需要8+4=12个stack参与计算,我们的方法,只会有2x4=8个stack进行计算。

(针对diversity的问题提一下,在OKDDip[6]中就有提及,针对这样的一个多分支模型,每个分支之间的diversity是需要考虑的,对于每个分支,如果共享的stage过多,那么留给剩下分支的优化空间就会被明显缩小,分支之间在训练的过程中会显式的趋于同质化,进而带来的结果就是ensemble结果准确率的下降。与之相反,独立的HG数量越多也可以带来KD性能的提升,分支数量同理,详情请参考paper中的Table 7和8。我们在paper中将共享的HG数量设定为目标网络HG数量的一半,即目标网络8-stack,整个网络就共享4-stack。)

(2). 既然是一个多分支结构,那么每个分支的情况可不可以是adaptive的?既然在分支里更多的stack可以产生更好的heatmap,那么必然也就会带来ensemble结果的提升,进而KD的效果就会更好。于是针对(b)的这种每个分支都是一样的balance的结构,我们更进一步提出了unbalance结构

具体的来说,要KD得到一个4-stack HG,即Fig.2 (c)中的第一个branch,2+2=4个stack的主分支,通过在辅助分支堆叠更多的HG来产生更好的ensemble结果,这里就是第二个分支是2+4=6个stack,第三个分支2+6=8个stack的情况。

在不考虑训练计算量的情况下,在部署时移除辅助分支,相比于balance结构,可以得到更好的target student,即目标的4-stack HG。

(3). 这里的FAU,即Feature Aggregation Unit,是用来对每个分支产生的结果进行一个带有weight的channel-wise的ensemble。即将每个heatmap按照生成的权重进行集成。具体的结构如Fig.3所示。

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计Fig.3 Feature Aggregation Unit

针对人体姿态估计这种场景下,其实是存在着很多的尺度变化问题,就比如一个人在一张图片中,既可以是贴的很近,占满了整张图片,也可以是离得很远,只在图片中占小小的一个部分。受到SKNet[7]的启发,在原先的3x3, 5x5的基础上,我拓展出了7x7和avg pool来捕捉更大范围的信息,进而来生成对应每个分支产生的heatmap的weight。消融实验证明了FAU确实是要比普通的attention方法提高更多。(小声:avg pool这branch我做了实验试了一下,有一丁丁的提升,灰常小)

另外值得一提的是,我们的OKDHP方法不仅是对于hourglass类别的网络有着明显的提升,对于其他的pose estimation网络也有效果,我们将其拓展到了一个非常lightweight且能够real time进行pose estimation的开源实现MobilePose[8]上面,(在paper的末尾位置的Supplementary Material里)

这里的MobilePose可以粗略的将这个网络分为encoder(backbone)和decoder部分。我们选择去share整个的encoder部分,然后建立三个独立的分支,每个独立的分支都对应一个完整的decoder部分。FAU结构保持不变。结果如下:

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

可以看到,对于更加轻量化的backbone结果,我们的OKDHP方法可以获得更明显的涨点。


3

实验部分
在MPII validation和testing set上

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

在Fig. 5上,我们针对2-stack,4-stack和8-stack都进行了实验,默认的实验条件是3分支结构。共享的HG数量是整个目标网络HG的一半,即要训练一个8-stack HG,会share 4个HG,独立4个HG。FAU结构不随HG数量改变。

更进一步对比我们的Balance和Unbalance结构:

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

更为具体的Unbalance结构的精度情况:

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

这里面也就对应上了Fig. 1(c)里面的结构,target就是一个4-stack HG的网络,那么这里选择6-stack和8-stack作为辅助分支,确实是取得了更好的结果。

在COCO val 2017上,

ICCV 2021 | 利用在线知识蒸馏进行高效2D人体姿态估计

也有不错的性能提升。

Acknowledegment:

我们非常感谢浙大的陈德仿博士给出的非常nice的建议和讨论。

参考
  1. ^Stacked hourglass networks for human pose estimation. ECCV 16'

  2. ^Multi-Context Attention for Human Pose Estimation. CVPR 17'

  3. ^Learning Feature Pyramids for Human Pose Estimation. ICCV 17'

  4. ^Multi-Scale Structure-Aware Network for Human Pose Estimation. ECCV 18'

  5. ^Fast Human Pose Estimation. CVPR 19'

  6. ^Online Knowledge Distillation with Diverse Peers. AAAI 2020

  7. ^Selective kernel networks. CVPR 19'

  8. ^https://github.com/YuliangXiu/MobilePose-pytorch

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