Keypoint-Integrated Instruction-Following Data Generation for Enhanced Human Pose and Action Understanding in Multimodal Models

📄 arXiv: 2409.09306v2 📥 PDF

作者: Dewen Zhang, Wangpeng An, Hayaru Shouno

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-14 (更新: 2025-06-02)

备注: Accepted at the International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems (ACIVS 2025)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出关键点整合的指令跟随数据生成方法，提升多模态模型对人体姿态和行为的理解

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

关键词: 多模态学习 视觉语言模型 人体姿态估计 行为识别 指令跟随 数据生成 关键点检测

📋 核心要点

  1. 现有视觉-语言模型在理解人体姿态和行为等复杂视觉任务时面临挑战，缺乏针对性训练数据是主要瓶颈。
  2. 该论文提出一种关键点整合的指令跟随数据生成方法，融合人体关键点与传统视觉特征，提升模型对人体中心场景的理解。
  3. 通过构建包含20万样本的数据集并微调LLaVA-1.5-7B模型，在HPAUB基准测试中取得了21.18%的显著提升。

📝 摘要（中文）

当前视觉-语言多模态模型在通用视觉理解任务中表现良好，但在处理与人体姿态和行为相关的复杂视觉任务时表现不足，这是由于缺乏专门的视觉-语言指令跟随数据。本文提出了一种数据生成方法，通过将人体关键点与传统视觉特征（如字幕和边界框）相结合，从而更精确地理解以人为中心的场景。该方法构建了一个包含200,328个样本的数据集，专门用于微调模型以执行以人为中心的任务，重点关注三个领域：对话、详细描述和复杂推理。同时，建立了一个名为“人体姿态和行为理解基准”（HPAUB）的基准来评估模型在人体姿态和行为理解方面的性能。使用该数据集对LLaVA-1.5-7B模型进行了微调，并在基准测试中取得了显著改进。实验结果表明，与原始LLaVA-1.5-7B模型相比，总体改进了21.18%。这些发现突出了关键点整合数据在增强多模态模型方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有视觉-语言模型在处理涉及人体姿态和行为的复杂视觉任务时表现不佳。主要原因是缺乏专门为此类任务设计的视觉-语言指令跟随数据。现有方法通常依赖于图像字幕或目标检测等通用视觉特征，无法充分捕捉人体姿态和行为的细粒度信息。

核心思路：该论文的核心思路是将人体关键点信息整合到视觉-语言指令跟随数据生成过程中。通过显式地引入人体关键点，模型可以更好地理解人体姿态、动作以及人与环境之间的交互。这种方法旨在弥补现有数据集中人体相关信息的不足，从而提升模型在相关任务上的性能。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 数据收集与标注：收集包含人体姿态和行为的图像或视频数据，并标注人体关键点、边界框和字幕等信息。2) 指令生成：基于标注信息，生成针对人体姿态、动作和场景的指令，例如“描述图中人物的姿势”或“解释图中人物正在进行的活动”。3) 数据集构建：将图像/视频、标注信息和生成的指令组合成视觉-语言指令跟随数据集。4) 模型微调与评估：使用生成的数据集对预训练的视觉-语言模型进行微调，并在HPAUB基准上评估模型的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将人体关键点信息显式地整合到视觉-语言指令跟随数据生成过程中。与以往仅依赖通用视觉特征的方法相比，该方法能够更精确地捕捉人体姿态和行为的细粒度信息，从而提升模型在相关任务上的理解能力。此外，HPAUB基准的建立也为评估模型在人体姿态和行为理解方面的性能提供了一个标准化的平台。

关键设计：在数据生成方面，论文设计了多种类型的指令，包括对话、详细描述和复杂推理，以覆盖不同的人体姿态和行为理解任务。在模型微调方面，使用了LLaVA-1.5-7B作为基础模型，并采用标准的指令跟随微调策略。HPAUB基准包含多个子任务，例如姿态识别、动作识别和场景理解，以全面评估模型的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

通过使用关键点整合的指令跟随数据对LLaVA-1.5-7B模型进行微调，在HPAUB基准测试中取得了显著的性能提升，总体改进达到21.18%。这一结果表明，关键点信息对于提升多模态模型在人体姿态和行为理解方面的能力至关重要。该研究验证了数据生成方法的有效性，并为未来的研究提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、智能监控、运动分析、虚拟现实等领域。例如，在人机交互中，模型可以理解用户的姿态和动作，从而实现更自然和高效的交互。在智能监控中，模型可以识别异常行为，从而提高安全性和预警能力。在运动分析中，模型可以分析运动员的姿势和动作，从而提供个性化的训练建议。在虚拟现实中，模型可以生成逼真的人体动画，从而增强用户的沉浸感。

📄 摘要（原文）

Current vision-language multimodal models are well-adapted for general visual understanding tasks. However, they perform inadequately when handling complex visual tasks related to human poses and actions due to the lack of specialized vision-language instruction-following data. We introduce a method for generating such data by integrating human keypoints with traditional visual features such as captions and bounding boxes, enabling more precise understanding of human-centric scenes. Our approach constructs a dataset comprising 200,328 samples tailored to fine-tune models for human-centric tasks, focusing on three areas: conversation, detailed description, and complex reasoning. We establish a benchmark called Human Pose and Action Understanding Benchmark (HPAUB) to assess model performance on human pose and action understanding. We fine-tune the LLaVA-1.5-7B model using this dataset and evaluate it on the benchmark, achieving significant improvements. Experimental results show an overall improvement of 21.18% compared to the original LLaVA-1.5-7B model. These findings highlight the effectiveness of keypoint-integrated data in enhancing multimodal models. Code is available at https://github.com/Ody-trek/Keypoint-Instruction-Tuning.