LocLLM: Exploiting Generalizable Human Keypoint Localization via Large Language Model

📄 arXiv: 2406.04659v1 📥 PDF

作者: Dongkai Wang, Shiyu Xuan, Shiliang Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-06-07

备注: CVPR2024

💡 一句话要点

提出LocLLM，利用大语言模型实现更通用的基于文本描述的人体关键点定位

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 关键点定位 大语言模型 多模态学习 指令学习 参数高效微调

📋 核心要点

  1. 现有关键点定位模型受限于训练数据提供的关键点先验，泛化能力不足。
  2. LocLLM利用LLM的推理能力，结合文本描述中的关键点信息，实现更通用的定位。
  3. 通过构建指令对话数据集并进行参数高效微调，LocLLM在多个基准测试中表现出色。

📝 摘要（中文）

现有人体关键点定位模型的能力受到训练数据中关键点先验的限制。为了缓解这一限制并追求更通用的模型，本文从不同的角度研究关键点定位，即基于文本描述中的关键点线索来推理位置。我们提出了LocLLM，这是第一个基于大语言模型（LLM）的关键点定位模型，它以图像和文本指令作为输入，并输出所需的关键点坐标。LocLLM利用LLM强大的推理能力以及文本描述中关键点类型、位置和关系的线索来进行关键点定位。为了有效地调整LocLLM，我们构建了基于定位的指令对话，将关键点描述与输入图像中相应的坐标联系起来，并在参数高效的训练流程中对整个模型进行微调。LocLLM在标准2D/3D关键点定位基准上表现出卓越的性能。此外，将语言线索融入定位使得LocLLM在跨数据集关键点定位中表现出卓越的灵活性和泛化能力，甚至可以检测训练期间未见过的新的关键点类型。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人体关键点定位模型严重依赖于训练数据中预定义的关键点类型和位置先验。这意味着模型在面对新的数据集或未知的关键点类型时，性能会显著下降。模型的泛化能力和灵活性受到限制，难以适应真实世界复杂多变的场景。

核心思路：LocLLM的核心思路是将关键点定位问题转化为一个基于文本描述的推理问题。通过利用大语言模型（LLM）强大的语言理解和推理能力，模型可以根据文本描述中的关键点类型、位置和关系等信息，在图像中定位相应的关键点。这种方法摆脱了对预定义关键点先验的依赖，从而提高了模型的泛化能力和灵活性。

技术框架：LocLLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 图像编码器：用于提取输入图像的视觉特征。2) 文本编码器：用于编码输入的文本指令，提取关键点描述信息。3) LLM：作为核心推理引擎，接收图像特征和文本描述，输出关键点坐标。4) 微调模块：通过构建指令对话数据集，对整个模型进行参数高效的微调，提高定位精度和泛化能力。

关键创新：LocLLM最重要的技术创新在于将大语言模型引入到关键点定位任务中，并利用其强大的推理能力来解决传统方法的局限性。与现有方法相比，LocLLM不再依赖于预定义的关键点先验，而是通过理解文本描述来定位关键点，从而实现了更通用的关键点定位。

关键设计：为了有效地训练LocLLM，论文构建了一个基于定位的指令对话数据集，其中包含了大量的图像、文本描述和关键点坐标三元组。在训练过程中，模型接收图像和文本描述作为输入，并预测关键点坐标。损失函数采用均方误差（MSE）来衡量预测坐标与真实坐标之间的差异。为了提高训练效率，论文采用了参数高效的微调方法，只更新LLM的部分参数，从而减少了计算资源的需求。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LocLLM在标准2D/3D关键点定位基准上表现出卓越的性能，超越了现有的关键点定位模型。更重要的是，LocLLM在跨数据集关键点定位任务中表现出强大的泛化能力，甚至可以检测训练期间未见过的新的关键点类型。这些实验结果表明，LocLLM是一种非常有前途的关键点定位方法。

🎯 应用场景

LocLLM具有广泛的应用前景，例如人体姿态估计、动作识别、人机交互、虚拟现实和增强现实等领域。其强大的泛化能力使其能够应用于各种不同的场景，例如医疗诊断、安全监控和自动驾驶等。未来，LocLLM有望成为一种通用的关键点定位工具，为各种应用提供强大的支持。

📄 摘要（原文）

The capacity of existing human keypoint localization models is limited by keypoint priors provided by the training data. To alleviate this restriction and pursue more general model, this work studies keypoint localization from a different perspective by reasoning locations based on keypiont clues in text descriptions. We propose LocLLM, the first Large-Language Model (LLM) based keypoint localization model that takes images and text instructions as inputs and outputs the desired keypoint coordinates. LocLLM leverages the strong reasoning capability of LLM and clues of keypoint type, location, and relationship in textual descriptions for keypoint localization. To effectively tune LocLLM, we construct localization-based instruction conversations to connect keypoint description with corresponding coordinates in input image, and fine-tune the whole model in a parameter-efficient training pipeline. LocLLM shows remarkable performance on standard 2D/3D keypoint localization benchmarks. Moreover, incorporating language clues into the localization makes LocLLM show superior flexibility and generalizable capability in cross dataset keypoint localization, and even detecting novel type of keypoints unseen during training.