手势姿态估计：Mask-pose Cascaded CNN for 2D Hand Pose Estimation from Single Color Image解读
论文网址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8529221
项目网站：https://www.yangangwang.com/papers/WANG-MCC-2018-10.html
论文出处：2019年IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology (TCSVT)
0. 摘要
- 设计了一种串联的网络用于从单一室外RGB的手势图上进行2D人手姿态估计。
- 采用了轮廓信息（silhouette information），该信息对姿态估计非常重要。
- 方法包括两个阶段：mask分割阶段和姿态估计阶段。
- end-to-end的训练方式使mask和pose的检测互相提高。
- 制作了一个新的RGB hand dataset ：OneHand10K，包含mask和keypoint。
1. 引言
- 目前，RGB的手势姿态估计仍然suffer from unconventional lighting, pose ambiguities, similar hand and background colors。
- mask分割和姿态估计是一个chicken-and-egg的问题。
- 两个部分：mask和pose，其中手的姿态估计能给分割提供软约束，提高分割准确率；同时分割也能提高姿态估计的准确率。
- OneHand10K：包含超过10k的RGB single手图像，每个手包含21个joints，同时包含手的mask标签。
- 本文的2D姿态估计可以通过2D-to-3D regression algorithms扩展到3D.
- 本文的贡献点：
（1）OneHand10K数据集：包含11703个rgb单手图像数据，标签为手关节和mask，occlusion, light, shadow and background are all considered in the dataset.
（2）mask-pose cascaded convolutional neural network
（3）验证了end-to-end结构能够使mask和pose互相提高。
相关工作
- 手姿态估计大体分为3种方法：
（1）生成法（generative approaches）：用3D手模型来估计手姿态。通过最大化手模型和视觉提取的特征一致性来估计。轮廓、底纹、肤色、光流都是提取的特征，易受环境限制。
（2）区分法（discriminative approaches）：通过训练集学习图像特征和手姿态的映射关系。受益于深度学习方法。准确率受限于数据集，目前基于深度图像的手姿态估计研究较多。
（3）混合法（hybrid approaches）：上述两种方法的结合。 - 本文方法面向in-the-wild 手姿态估计的难题，能在一个结构种同时输出手的mask和2D pose。
- 两种与本文类似的方法：
（1）文献[10]将3D手势姿态估计分成3个独立的网络：包括手分割网络、2D姿态估计网络、3D姿态优先网络。
（2）Mask R-CNN能够同时估计手的分割和姿态，在结构中，姿态可以被视为soft segmentation masks。这样，网络就能够同时并行输出 joint soft segmentation masks和 joint soft segmentation masks。
（3）本文方法不仅能同时输出手的mask和pose，而且两者还能互相提高准确率。
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