SpatioTemporal Learning for Human Pose Estimation in Sparsely-Labeled Videos

📄 arXiv: 2501.15073v1 📥 PDF

作者: Yingying Jiao, Zhigang Wang, Sifan Wu, Shaojing Fan, Zhenguang Liu, Zhuoyue Xu, Zheqi Wu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-25

💡 一句话要点

STDPose：面向稀疏标注视频，通过时空动态学习提升人体姿态估计

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人体姿态估计 视频分析 时空学习 稀疏标注 动态感知掩码

📋 核心要点

  1. 现有视频人体姿态估计方法依赖大量标注数据，成本高昂，且难以捕捉长程时序依赖。
  2. STDPose通过动态感知掩码捕捉长程运动上下文，并有效建模时空关系，提升姿态估计。
  3. 实验表明，STDPose在视频姿态传播和姿态估计任务上均取得了新的性能基准，仅使用少量标注数据即可达到竞争性能。

📝 摘要（中文）

视频中的人体姿态估计仍然面临挑战，这主要是由于对大型数据集进行广泛的手动标注成本高昂且劳动密集。此外，现有方法通常难以捕捉长程时间依赖关系，并忽略了时间姿态热图和视觉特征之间的互补关系。为了解决这些局限性，我们引入了STDPose，这是一个新颖的框架，通过学习稀疏标注视频中的时空动态来增强人体姿态估计。STDPose包含两个关键创新：1）一种新颖的动态感知掩码，用于捕捉长程运动上下文，从而能够细致地理解姿态变化。2）一种用于编码和聚合时空表示和运动动态的系统，以有效地建模时空关系，从而提高姿态估计的准确性和鲁棒性。STDPose为视频姿态传播（即，将姿态标注从标记帧传播到未标记帧）和姿态估计任务建立了新的性能基准，跨越三个大规模评估数据集。此外，利用姿态传播生成的伪标签，STDPose仅使用26.7%的标记数据即可实现具有竞争力的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决视频中人体姿态估计对大量标注数据的依赖问题。现有方法的痛点在于标注成本高昂，且难以有效利用视频中的时序信息，特别是长程时序依赖关系，同时忽略了时间姿态热图和视觉特征之间的互补关系。

核心思路：论文的核心思路是利用稀疏标注的视频数据，通过学习时空动态来提升人体姿态估计的性能。具体而言，通过引入动态感知掩码来捕捉长程运动上下文，并设计一种系统来编码和聚合时空表示和运动动态，从而更有效地建模时空关系。

技术框架：STDPose框架主要包含以下几个模块：1）特征提取模块，用于提取视频帧的视觉特征；2）动态感知掩码模块，用于捕捉长程运动上下文信息；3）时空表示编码与聚合模块，用于编码和聚合时空表示和运动动态；4）姿态估计模块，用于预测人体关键点的坐标。整个流程是从视频帧中提取视觉特征，然后利用动态感知掩码和时空表示编码与聚合模块来建模时空关系，最后通过姿态估计模块预测人体关键点。

关键创新：论文最关键的创新点在于提出了动态感知掩码（Dynamic-Aware Mask）和时空表示编码与聚合系统。动态感知掩码能够捕捉长程运动上下文，从而更准确地理解姿态变化。时空表示编码与聚合系统能够有效地建模时空关系，从而提高姿态估计的准确性和鲁棒性。与现有方法相比，STDPose能够更好地利用视频中的时序信息，并且对标注数据的依赖更少。

关键设计：关于动态感知掩码的具体实现细节未知。时空表示编码与聚合系统的具体网络结构和参数设置未知。损失函数的设计也未知。论文中可能使用了特定的数据增强策略来提高模型的泛化能力，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

STDPose在三个大规模数据集上取得了新的性能基准，证明了其有效性。更重要的是，STDPose仅使用26.7%的标注数据即可达到与使用全部数据训练的模型相媲美的性能，这表明该方法在降低标注成本方面具有显著优势。具体的性能提升数据未知，需要查阅论文原文。

🎯 应用场景

STDPose的研究成果可应用于视频监控、人机交互、运动分析、虚拟现实等领域。通过减少对大量标注数据的依赖，可以降低姿态估计模型的部署成本，并提高其在实际场景中的应用价值。未来，该方法有望进一步扩展到其他视频分析任务，如动作识别、行为预测等。

📄 摘要（原文）

Human pose estimation in videos remains a challenge, largely due to the reliance on extensive manual annotation of large datasets, which is expensive and labor-intensive. Furthermore, existing approaches often struggle to capture long-range temporal dependencies and overlook the complementary relationship between temporal pose heatmaps and visual features. To address these limitations, we introduce STDPose, a novel framework that enhances human pose estimation by learning spatiotemporal dynamics in sparsely-labeled videos. STDPose incorporates two key innovations: 1) A novel Dynamic-Aware Mask to capture long-range motion context, allowing for a nuanced understanding of pose changes. 2) A system for encoding and aggregating spatiotemporal representations and motion dynamics to effectively model spatiotemporal relationships, improving the accuracy and robustness of pose estimation. STDPose establishes a new performance benchmark for both video pose propagation (i.e., propagating pose annotations from labeled frames to unlabeled frames) and pose estimation tasks, across three large-scale evaluation datasets. Additionally, utilizing pseudo-labels generated by pose propagation, STDPose achieves competitive performance with only 26.7% labeled data.