基于YOLOv7的关键点模型测评

 

 

【前言】

目前人体姿态估计总体分为Top-down和Bottom-up两种，与目标检测不同，无论是基于热力图或是基于检测器处理的关键点检测算法，都较为依赖计算资源，推理耗时略长，今年出现了以YOLO为基线的关键点检测器。玩过目标检测的童鞋都知道YOLO以及各种变种目前算是工业落地较多的一类检测器，其简单的设计思想，长期活跃的社区生态，使其始终占据着较高的话题度。

 

【演变】

在ECCV 2022和CVPRW 2022会议上，YoLo-Pose和KaPao（下称为yolo-like-pose）都基于流行的YOLO目标检测框架提出一种新颖的无热力图的方法，类似于很久以前谷歌使用回归计算关键点的思想，yolo-like-pose一不使用检测器进行二阶处理，二部使用热力图拼接，虽然是一种暴力回归关键点的检测算法，但在处理速度上具有一定优势。

 

 

kapao

去年11月，滑铁卢大学率先提出了 KaPao：Rethinking Keypoint Representations: Modeling Keypoints and Poses as Objects for Multi-Person Human Pose Estimation，基于YOLOv5进行关键点检测，该文章目前已被ECCV 2022接收，该算法所取得的性能如下：

 

 

paper：https://arxiv.org/abs/2111.08557 code：https://github.com/wmcnally/kapao

yolov5-pose

今年4月，yolo-pose也挂在了arvix，在论文中，通过调研发现 HeatMap 的方式普遍使用L1 Loss。然而，L1损失并不一定适合获得最佳的OKS。且由于HeatMap是概率图，因此在基于纯HeatMap的方法中不可能使用OKS作为loss，只有当回归到关键点位置时，OKS才能被用作损失函数。因此，yolo-pose使用oks loss作为关键点的损失

 

 

相关代码在https://github.com/TexasInstruments/edgeai-yolov5/blob/yolo-pose/utils/loss.py也可见到：

    if self.kpt_label:                     #Direct kpt prediction                     pkpt_x = ps[:, 6::3] * 2. - 0.5                     pkpt_y = ps[:, 7::3] * 2. - 0.5                     pkpt_score = ps[:, 8::3]                     #mask                     kpt_mask = (tkpt[i][:, 0::2] != 0)                     lkptv += self.BCEcls(pkpt_score, kpt_mask.float())                      #l2 distance based loss                     #lkpt += (((pkpt-tkpt[i])*kpt_mask)**2).mean()  #Try to make this loss based on distance instead of ordinary difference                     #oks based loss                     d = (pkpt_x-tkpt[i][:,0::2])**2 + (pkpt_y-tkpt[i][:,1::2])**2                     s = torch.prod(tbox[i][:,-2:], dim=1, keepdim=True)                     kpt_loss_factor = (torch.sum(kpt_mask != 0) + torch.sum(kpt_mask == 0))/torch.sum(kpt_mask != 0)                     lkpt += kpt_loss_factor*((1 - torch.exp(-d/(s*(4*sigmas**2)+1e-9)))*kpt_mask).mean()

相关性能如下：

 

 

yolov7-pose

上个星期，YOLOv7的作者也放出了关于人体关键点检测的模型，该模型基于YOLOv7-w6，

 

 

目前作者提供了.pt文件和推理测试的脚本，有兴趣的童靴可以去看看，本文的重点更偏向于对yolov7-pose.pt进行onnx文件的抽取和推理。

 

【yolov7-pose + onnxruntime】

首先下载好官方的预训练模型，使用提供的脚本进行推理：

% weigths = torch.load('weights/yolov7-w6-pose.pt') % image = cv2.imread('sample/pose.jpeg') !python pose.py 

 

 

一、yolov7-w6 VS yolov7-w6-pose

1. 首先看下yolov7-w6使用的检测头

 

 

•  表示一共有四组不同尺度的检测头，分别为15×15,30×30,60×60,120×120，对应输出的节点为114,115,116,117
• nc对应coco的80个类别
• no表示

2. 再看看yolov7-w6-pose使用的检测头：

上述重复的地方不累述，讲几个点：

•  代表person一个类别
• nkpt表示人体的17个关键点
•  

二、修改export脚本如果直接使用export脚本进行onnx的抽取一定报错，在上一节我们已经看到pose.pt模型使用的检测头为IKeypoint，那么脚本需要进行相应更改：在export.py的这个位置插入：

    # 原代码:     for k, m in model.named_modules():         m._non_persistent_buffers_set = set()  # pytorch 1.6.0 compatibility         if isinstance(m, models.common.Conv):  # assign export-friendly activations             if isinstance(m.act, nn.Hardswish):                 m.act = Hardswish()             elif isinstance(m.act, nn.SiLU):                 m.act = SiLU()      model.model[-1].export = not opt.grid  # set Detect() layer grid export                      # 修改代码:     for k, m in model.named_modules():         m._non_persistent_buffers_set = set()  # pytorch 1.6.0 compatibility         if isinstance(m, models.common.Conv):  # assign export-friendly activations             if isinstance(m.act, nn.Hardswish):                 m.act = Hardswish()             elif isinstance(m.act, nn.SiLU):                 m.act = SiLU()         elif isinstance(m, models.yolo.IKeypoint):             m.forward = m.forward_keypoint  # assign forward (optional)             # 此处切换检测头     model.model[-1].export = not opt.grid  # set Detect() layer grid export forward_keypoint在原始的yolov7 repo源码中有，作者已经封装好，但估计是还没打算开放使用。使用以下命令进行抽取：

python export.py --weights 'weights/yolov7-w6-pose.pt' --img-size 960 --simplify True 抽取后的onnx检测头：三、onnxruntime推理onnxruntime推理代码：

import onnxruntime import matplotlib.pyplot as plt import torch import cv2 from torchvision import transforms import numpy as np from utils.datasets import letterbox from utils.general import non_max_suppression_kpt from utils.plots import output_to_keypoint, plot_skeleton_kpts device = torch.device("cpu") image = cv2.imread('sample/pose.jpeg') image = letterbox(image, 960, stride=64, auto=True)[0] image_ = image.copy() image = transforms.ToTensor()(image) image = torch.tensor(np.array([image.numpy()])) print(image.shape) sess = onnxruntime.InferenceSession('weights/yolov7-w6-pose.onnx') out = sess.run(['output'], {'images': image.numpy()})[0] out = torch.from_numpy(out) output = non_max_suppression_kpt(out, 0.25, 0.65, nc=1, nkpt=17, kpt_label=True) output = output_to_keypoint(output) nimg = image[0].permute(1, 2, 0) * 255 nimg = nimg.cpu().numpy().astype(np.uint8) nimg = cv2.cvtColor(nimg, cv2.COLOR_RGB2BGR) for idx in range(output.shape[0]):     plot_skeleton_kpts(nimg, output[idx, 7:].T, 3) # matplotlib inline plt.figure(figsize=(8, 8)) plt.axis('off') plt.imshow(nimg) plt.show() plt.savefig("tmp") 在这里插入图片描述推理效果几乎无损，但耗时会缩短一倍左右，另外有几个点：

• image = letterbox(image, 960, stride=64, auto=True)[0] 中stride指的是最大步长，yolov7-w6和yolov5s下采样多了一步，导致在8，16，32的基础上多了64的下采样步长
• output = non_max_suppression_kpt(out, 0.25, 0.65, nc=1, nkpt=17, kpt_label=True) ，nc 和 kpt_label 等信息在netron打印模型文件时可以看到
• 所得到的onnx相比原半精度模型大了将近三倍，后续排查原因
• yolov7-w6-pose极度吃显存，推理一张960×960的图像，需要2-4G的显存，训练更难以想象

审核编辑 ：李倩