PoseLLM: Enhancing Language-Guided Human Pose Estimation with MLP Alignment

📄 arXiv: 2507.09139v1 📥 PDF

作者: Dewen Zhang, Tahir Hussain, Wangpeng An, Hayaru Shouno

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-12

备注: Preprint

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

PoseLLM：用MLP对齐增强语言引导的人体姿态估计

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

关键词: 人体姿态估计 语言引导 大型语言模型 多层感知机 跨模态融合

📋 核心要点

  1. 现有姿态估计方法依赖关键点先验，泛化性受限，难以处理新姿势或关键点。
  2. PoseLLM用非线性MLP连接视觉和语言特征，增强跨模态交互，提升定位精度。
  3. 实验表明，PoseLLM在COCO数据集上超越LocLLM，并在零样本任务中保持良好泛化。

📝 摘要（中文）

传统的人体姿态估计依赖于编码关键点先验的架构，这限制了它们对新姿势或未见关键点的泛化能力。最近的语言引导方法，如LocLLM，将关键点定位重新定义为视觉-语言任务，通过文本描述实现零样本泛化。然而，LocLLM的线性投影器无法捕捉到高精度定位所需的复杂空间-文本交互。为了解决这个问题，我们提出了PoseLLM，这是第一个基于大型语言模型（LLM）的姿态估计框架，它用非线性MLP视觉-语言连接器取代了线性投影器。这种轻量级的两层MLP与GELU激活实现了分层跨模态特征转换，增强了视觉块和文本关键点描述的融合。PoseLLM仅在COCO数据上训练，在COCO验证集上实现了77.8 AP，比LocLLM高出+0.4 AP，同时在Human-Art和MPII上保持了强大的零样本泛化能力。我们的工作表明，一个简单而强大的非线性连接器可以显著提高定位精度，而不会牺牲泛化能力，从而推进了语言引导姿态估计的最新技术水平。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决语言引导的人体姿态估计中，现有方法（如LocLLM）使用线性投影器进行视觉和语言特征融合，导致无法充分捕捉复杂空间-文本交互的问题。这种不足限制了姿态估计的精度，尤其是在需要精确定位关键点时。

核心思路：论文的核心思路是用一个非线性的多层感知机（MLP）来替代原有的线性投影器，从而增强视觉和语言特征之间的融合能力。通过引入非线性变换，MLP能够更好地捕捉视觉块和文本关键点描述之间的复杂关系，进而提高关键点定位的精度。

技术框架：PoseLLM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视觉特征提取器：用于从输入图像中提取视觉特征。2) 文本特征编码器：用于将关键点的文本描述编码为文本特征。3) MLP视觉-语言连接器：这是PoseLLM的核心模块，用于融合视觉和文本特征。它由一个两层的MLP组成，中间使用GELU激活函数。4) 关键点定位器：基于融合后的特征，预测关键点的位置。

关键创新：PoseLLM最关键的创新点在于使用非线性MLP作为视觉-语言连接器，取代了LocLLM中的线性投影器。这种非线性连接器能够更好地捕捉视觉和文本特征之间的复杂关系，从而提高关键点定位的精度。与现有方法的本质区别在于，PoseLLM通过引入非线性变换，增强了跨模态特征的融合能力。

关键设计：PoseLLM的关键设计包括：1) 两层MLP结构：选择两层MLP是为了在计算复杂度和特征表达能力之间取得平衡。2) GELU激活函数：GELU激活函数被认为在一些视觉任务中表现优于ReLU等激活函数。3) 损失函数：论文使用标准的关键点定位损失函数，例如均方误差（MSE）或Smooth L1损失。4)训练数据：仅使用COCO数据集进行训练，验证了模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PoseLLM在COCO验证集上取得了77.8 AP的性能，相比于LocLLM提升了0.4 AP。更重要的是，PoseLLM在Human-Art和MPII数据集上保持了强大的零样本泛化能力，表明其学习到的特征具有更好的通用性。这些实验结果证明了非线性MLP连接器在语言引导姿态估计中的有效性。

🎯 应用场景

PoseLLM在人机交互、虚拟现实、增强现实、运动分析、视频监控等领域具有广泛的应用前景。它可以用于精确捕捉人体姿态，从而实现更自然的人机交互，提升虚拟现实和增强现实的沉浸感，辅助运动分析和视频监控等任务。该研究的突破将推动相关领域的发展，并为未来的研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Human pose estimation traditionally relies on architectures that encode keypoint priors, limiting their generalization to novel poses or unseen keypoints. Recent language-guided approaches like LocLLM reformulate keypoint localization as a vision-language task, enabling zero-shot generalization through textual descriptions. However, LocLLM's linear projector fails to capture complex spatial-textual interactions critical for high-precision localization. To address this, we propose PoseLLM, the first Large Language Model (LLM)-based pose estimation framework that replaces the linear projector with a nonlinear MLP vision-language connector. This lightweight two-layer MLP with GELU activation enables hierarchical cross-modal feature transformation, enhancing the fusion of visual patches and textual keypoint descriptions. Trained exclusively on COCO data, PoseLLM achieves 77.8 AP on the COCO validation set, outperforming LocLLM by +0.4 AP, while maintaining strong zero-shot generalization on Human-Art and MPII. Our work demonstrates that a simple yet powerful nonlinear connector significantly boosts localization accuracy without sacrificing generalization, advancing the state-of-the-art in language-guided pose estimation. Code is available at https://github.com/Ody-trek/PoseLLM.