一、今年ICCV2019刚出炉的文章，颜水成教授团队的，非官方代码：https://github.com/murdockhou/Single-Stage-Multi-person-Pose-Machines

二、这篇文章核心思想

      1、点评了下目前多人姿态估计中的现状：大多数人都在多two-stage，很多模型都是但人姿态估计结合上人体检测，这也是这两年的主要内容，效果虽然好，但是缺点也是很明显“效率低”；one-stage也有不少工作，但是类似于pif，paf，embedding之类，也是在逐年提升，embedding的方法出来之后，不少团队把这个用于目标检测提升了one-stage的目标检测结果。

      2、提出了一个算是全新的结构：single-stage的多人姿态估计模型，不同于以往的one-stage，本文的模型没有复杂的后续处理（比如openpose需要后续处理利用paf生成图，做2部图的划分，再组装成每个人），本文的直接会预测人。（这里也推荐下另一篇文章ECCV2018的，pose proposal Network）去年自己也想这么做，可惜～～～

      3、对提出的结构进行优化，减轻网络预测的难度，提升“打跨度”关键点之间的预测能力。

      4、这个方法可以直接用到3D多人姿态估计中，只需要增加一个坐标位置就ok。

三、算法的总体结构

                    

    这个图可能不太清楚，但是结构还是那么回事，正常的回归。Root Conf.Map 还是我们熟悉的Heatmap，只不过这个用来回归一个叫root joint的关键点，可以理解成“人物中心”用来代表每个人物instance！而且是多人的，因此肯定是使用的NMS了。Joint DisP.Map 是偏移量，可以当成offset，因为我们知道了root joint的位置，然后在root joint这个位置上去取对应关节的offset，加到root joint的x,y上面就能得到比如肩膀的x,y了。一个一个加就能得到每个instance的全部pose了。

四、Structured pose representation （SPR）和 Hierarchical SPR

    在“三”里面，我们说的其他全部关键点的推理建立在 root joint+对应offset的基础之上，算是SPR，这种虽然可以解决问题，但是不能很好的解决，因为有的身体关键点偏离root joint较远，这对网络来说自然是有难度的直接去回归。

    对于这个问题，作者提出了Hierarchical SPR，看下图可以一目了然：

      文章中分了四个等级：Here, the root joint is placed in the first hierarchy; torso joints including neck, shoulders and hips are in the second one; head, elbows and knees are put in the third; wrists and ankles are put in the fourth.这样一来的好处就是减轻了网络预测的压力，关键点依赖于他相邻的关节，一层套一层，因此这里的offset也是一层套一层，因此可以简化成如下的公式：

     

      从这里可以看出，这个模型，除了root joint是直接预测外，其他的都是预测的偏移。

   这里网络模型采用的是hourglass * 8.

五、实验设置

  label的生成，root joint依然是采用的2d 高斯 heatmap，sigma=7.其他的关键点都是offset，直接预测的值了：

    这个tao其实就是一个label的范围限制，对应热度图中热度稍微高的地方有label，其他地方就没有了。

   这个是用来解决同一个位置可能有多个关键点的的话，利用这个公式进行平均。

   第一部分用的MESLoss，第二部分就是smooth L1了，采用了每个stage都有中继监督，用于防治梯度消失。