深度解析FAIR开源DensePose：实时评估世界杯球员正确姿势

最近在人类理解上的研究聚焦于对稀疏的关节集合进行定位，例如手腕、手肘等。这也许对于手势或动作识别的应用是足够的，但它输出的其实是缩减的图像解释，我们希望更进一步解释人体姿态的更多信息。想象一下通过照片来试穿新衣服，或给你照顾婴儿提供正确的姿势，甚至是给予世界杯球员实时的姿势评估，这些任务都需要更多的信息来补足这些任务所需的知识空白。

而这正是Facebook AI的研究人员在论文《DensePose: Dense Human Pose Estimation in the Wild》中所做的，他们提出了一种称为DensePose的新方法，该方法可以预测人体的稠密关键点图（DensePose chart），其中包含了上千个关键点，并且DensePose可以实时地处理视频数据。

DensePose是如何做到这一点的呢？

首先，DensePose使用了一个名为ResNet-101的卷积神经网络（CNN）作为其骨干网络。ResNet-101是一个非常深的CNN，它在ImageNet数据集上取得了很好的结果。在DensePose中，ResNet-101被用作特征提取器，它将输入图像转换为一个特征图。

然后，DensePose使用了一个称为DensePose头部的全连接神经网络（FCN）来处理特征图。DensePose头部由多个卷积层组成，这些卷积层将特征图转换为一个稠密关键点图。稠密关键点图是一个包含上千个关键点的图像，每个关键点都对应着人体的一个特定部位。

DensePose的实时性是怎么实现的呢？

DensePose使用了一个名为DensePose跟踪器的模块来实现实时性。DensePose跟踪器是一个循环神经网络（RNN），它可以跟踪人体在视频序列中的运动。DensePose跟踪器使用DensePose头部来预测每一帧图像的稠密关键点图，然后它将这些关键点图连接起来，以形成人体在视频序列中的运动轨迹。

DensePose在世界杯球员姿势评估中的应用

DensePose可以被用于实时评估世界杯球员的正确姿势。这对于帮助球员提高他们的表现是非常有用的。例如，DensePose可以被用于检测球员的膝盖是否弯曲，他们的脚是否指向正确的方向，以及他们的身体是否保持平衡。DensePose还可以被用于评估球员的受伤风险。例如，DensePose可以被用于检测球员是否过度劳累，或者他们是否处于受伤的危险之中。

DensePose的开源

Facebook AI已经开源了DensePose。这使得研究人员和开发者可以很容易地使用DensePose来进行他们的研究和开发工作。DensePose的开源将有助于推动人体姿态估计领域的发展，并为新的应用开辟新的可能性。

以下是DensePose的一些潜在应用：

• 运动分析：DensePose可以被用于分析运动员的运动姿势，并提供反馈以帮助他们提高表现。
• 医疗保健：DensePose可以被用于帮助医生诊断和治疗肌肉骨骼疾病。
• 娱乐：DensePose可以被用于创建逼真的虚拟人物，以及增强现实和虚拟现实体验。
• 机器人技术：DensePose可以被用于帮助机器人理解人类的姿势，并与人类进行自然地互动。

DensePose是一个非常有前景的新技术，它有望在许多领域产生重大影响。随着DensePose的研究和开发的深入，我们很可能会看到更多令人兴奋的应用。