CN116912314A - 一种姿态估计方法及其相关设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种姿态估计方法及其相关设备,在针对某个物体进行姿态估计时,所考虑的因素较为全面,可准确估计得到该物体的姿态。本申请的方法包括:当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。
Description
技术领域
本申请实施例涉及人工智能(artificial intelligence,AI)技术领域,尤其涉及一种姿态估计方法及其相关设备。
背景技术
随着计算机技术的快速发展,在虚拟世界、元宇宙、虚拟现实技术(virtualreality,VR)、增强现实(augmented reality,AR)以及人机互动(human–computerinteraction,HCI)等领域中,通常存在针对物体的动作捕捉任务,也就是需要物体姿态任务,该任务可通过AI技术中的神经网络模型实现。
在相关技术中,当需要估计某个物体的当前姿态时,可先采集该物体的图像,并将该物体的图像输入至神经网络模型中,以通过神经网络模型对该物体的图像进行一系列的处理,从而得到该物体的姿态参数(这些姿态参数用于描述该物体的当前姿态),该物体的姿态参数可应用于多种场景中,例如,该物体的姿态参数可用于对该物体的标准的三维模型(标准的三维模型与该物体的标准姿态对应)进行变形,从而得到该物体的变形后的三维模型(变形后的三维模型与该物体的当前姿态对应),并展示给用户观看和使用。
在上述姿态估计的过程中,神经网络模型仅基于该物体的图像,来预估该物体的姿态,仅考虑了图像自身所呈现的内容,所考虑的因素较为单一,这样会导致最终得到的该物体的姿态参数并非正确的姿态参数,无法准确完成针对该物体的姿态估计。
发明内容
本申请实施例提供了一种姿态估计方法及其相关设备,在针对某个物体进行姿态估计时,所考虑的因素较为全面,可准确估计得到该物体的姿态。
本申请实施例提供了一种姿态估计方法,该方法可通过目标模型实现,该方法包括:
当需要针对第一物体所包含的第二物体进行当前姿态的估计时,可先从呈现有第一物体的第一图像中,截取呈现有第二物体的第二图像。可以理解的是,第二物体通常为第一物体的一部分(例如,第一物体为某个人,第二物体为这个人的手部)。而且,第一图像不仅呈现有第一物体,还呈现有第一物体的背景,同样地,第二图像不仅呈现有第二物体,还呈现有第二物体的背景。在得到第一图像以及第二图像后,可获取第二图像在第一图像中的位置信息,也就是第二图像的全局位置信息,全局位置信息可用于准确指示第二物体具体是第一物体中的某一部分(例如,第二物体为这个人的左手)。
得到第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息后,可将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型,故目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行一系列的处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。得到第二物体在第二图像中的位置信息后,目标模型可继续对第二物体在第二图像中的位置信息做另一系类的处理,从而得到第二物体的姿态参数,并对外输出第二物体的姿态参数,这些参数可用于描述第二物体的当前姿态。至此,则成功完成了针对第二物体的姿态估计。
从上述方法可以看出:当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
在一种可能实现的方式中,对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息包括:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。前述实现方式中,在得到第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息后,目标模型可对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息分别进行特征提取,从而相应得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征。在得到二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征后,目标模型可对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,从而得到特征融合结果。在得到特征融合结果后,目标模型可对特征融合结果进行进一步的特征提取,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征。在得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征后,目标模型可通过像素级别或亚像素级别的分类方式,将第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征,精准转换为第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数包括:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。前述实现方式中,得到第二物体在第二图像中的位置信息后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征。得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征后,目标模型可对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,故可以准确得到第二物体的姿态参数,并对外输出第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,该方法还包括:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算,得到置信度。前述实现方式中,得到第二物体的姿态参数后,可利用第二物体的姿态参数对第二物体的标准的三维模型进行变形,从而得到第二物体的变形后的三维模型进行转换,其中,第二物体的标准的三维模型是预置在相机坐标系中的三维模型,该相机坐标系的原点为拍摄第一图像的相机的中心点。那么,可从第二物体的变形后的三维模型中,提取出第二物体在相机坐标系中的位置信息。得到第二物体在相机坐标系中的位置信息后,可将对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射至二维平面,从而得到第二物体在第二图像中的投影位置信息。然后,可对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算,从而得到相应的置信度,该置信度可用于评价整个姿态预估的准确度。由此可见,基于目标模型输入的姿态参数,还可以获取用于描述姿态估计是否准确的置信度,从而有效识别正确或错误的姿态估计(动作捕捉)结果,若进行姿态预估的图像为某个视频流中的视频帧,可改善视频帧之间抖动翻转的问题,从而提升视频动作捕捉的丝滑程度。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
本申请实施例的第二方面提供了一种模型训练方法,该方法包括:从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体;将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到第二物体的姿态参数,待训练模型用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数;基于姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
上述方法训练得到的目标模型,具备姿态估计功能。具体地,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,基于姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型包括:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;基于第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息,对待训练模型进行训练,得到目标模型。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
本申请实施例的第三方面提供了一种姿态估计装置,该装置包含目标模型,该装置包括:获取模块,用于从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体;第一处理模块,用于对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息;第二处理模块,用于对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,第一处理模块,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二处理模块,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:转换模块,用于:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算,得到置信度。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
本申请实施例的第四方面提供了一种模型训练装置,该装置包括:获取模块,用于从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体;处理模块,用于将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到第二物体的姿态参数,待训练模型用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数;训练模块,用于基于姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
上述装置训练得到的目标模型,具备姿态估计功能。具体地,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,训练模块,用于:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;基于第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息,对待训练模型进行训练,得到目标模型。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
本申请实施例的第五方面提供了一种姿态估计装置,该装置包括存储器和处理器;存储器存储有代码,处理器被配置为执行代码,当代码被执行时,姿态估计装置执行如第一方面或第一方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
本申请实施例的第六方面提供了一种模型训练装置,该装置包括存储器和处理器;存储器存储有代码,处理器被配置为执行代码,当代码被执行时,模型训练装置执行如第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
本申请实施例的第七方面提供了一种电路系统,该电路系统包括处理电路,该处理电路配置为执行如第一方面、第一方面中任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
本申请实施例的第八方面提供了一种芯片系统,该芯片系统包括处理器,用于调用存储器中存储的计算机程序或计算机指令,以使得该处理器执行如第一方面、第一方面中任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
在一种可能的实现方式中,该处理器通过接口与存储器耦合。
在一种可能的实现方式中,该芯片系统还包括存储器,该存储器中存储有计算机程序或计算机指令。
本申请实施例的第九方面提供了一种计算机存储介质,该计算机存储介质存储有计算机程序,该程序在由计算机执行时,使得计算机实施如第一方面、第一方面中任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
本申请实施例的第十方面提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品存储有指令,该指令在由计算机执行时,使得计算机实施如第一方面、第一方面中任意一种可能的实现方式、第二方面或第二方面中任意一种可能的实现方式所述的方法。
本申请实施例中,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
附图说明
图1为人工智能主体框架的一种结构示意图;
图2a为本申请实施例提供的姿态估计系统的一个结构示意图;
图2b为本申请实施例提供的姿态估计系统的另一结构示意图;
图2c为本申请实施例提供的姿态估计的相关设备的一个示意图;
图3为本申请实施例提供的系统100架构的一个示意图;
图4为本申请实施例提供的目标模型的一个结构示意图;
图5为本申请实施例提供的姿态估计方法的一个流程示意图;
图6为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图;
图7(a)为本申请实施例提供的比较结果的一个示意图;
图7(b)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图;
图8为本申请实施例提供的应用例的一个示意图;
图9(a)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图;
图9(b)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图;
图10为本申请实施例提供的模型训练方法的一个流程示意图;
图11为本申请实施例提供的姿态估计装置的一个结构示意图;
图12为本申请实施例提供的模型训练装置的一个结构示意图;
图13为本申请实施例提供的执行设备的一个结构示意图;
图14为本申请实施例提供的训练设备的一个结构示意图;
图15为本申请实施例提供的芯片的一个结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种姿态估计方法及其相关设备,在针对某个物体进行姿态估计时,所考虑的因素较为全面,可准确估计得到该物体的姿态。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换,这仅仅是描述本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。
随着计算机技术的快速发展,在虚拟世界、元宇宙、VR、AR以及HCI等领域中,通常存在针对物体的动作捕捉任务(例如,可估计人体的手部的动作),也就是需要物体姿态任务(例如,可估计人体的手部的姿态),该任务可通过AI技术中的神经网络模型实现。
在相关技术中,当需要估计某个物体的当前姿态时,可先采集该物体的图像,并将该物体的图像输入至神经网络模型中,以通过神经网络模型对该物体的图像进行一系列的处理,从而得到该物体的姿态参数(这些姿态参数用于描述该物体的当前姿态),该物体的姿态参数可应用于多种场景中,例如,在得到某个人的手部的姿态参数后(这些姿态参数用于描述这个人的手部处于握拳的姿态),可用于对人手的标准的三维模型(人手的标准的三维模型用于指示这个人的手部处于五指张开的姿态)进行变形,从而得到人手的变形后的三维模型(人手的变形后的三维模型用于指示这个人的手部处于握拳的姿态),并展示给用户观看和使用。
在上述姿态估计的过程中,神经网络模型仅基于该物体的图像,来预估该物体的姿态,仅考虑了图像自身所呈现的内容(包含该物体以及该物体所在的背景等等),所考虑的因素较为单一,这样会导致最终得到的该物体的姿态参数并非正确的姿态参数,无法准确完成针对该物体的姿态估计。
进一步地,上述神经网络模型的训练过程中,往往需要将该物体的姿态参数转换为该物体在相机坐标系中的三维坐标,再进一步映射为该物体在图像坐标系中的二维坐标,以基于二维坐标来对待训练模型进行训练得到最终的神经网络模型。由于训练过程中,待训练模型所考虑的因素较为单一,无法得到正确的姿态参数,这样同样会降低后续获取的三维坐标和二维坐标的准确度,导致训练得到的神经网络模型的精度更差。
为了解决上述问题,本申请实施例提供了一种姿态估计方法,该方法可结合人工智能(artificial intelligence,AI)技术实现。AI技术是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能的技术学科,AI技术通过感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果。换句话说,人工智能技术是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。利用人工智能进行数据处理是人工智能常见的一个应用方式。
首先对人工智能系统总体工作流程进行描述,请参见图1,图1为人工智能主体框架的一种结构示意图,下面从“智能信息链”(水平轴)和“IT价值链”(垂直轴)两个维度对上述人工智能主题框架进行阐述。其中,“智能信息链”反映从数据的获取到处理的一列过程。举例来说,可以是智能信息感知、智能信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与输出的一般过程。在这个过程中,数据经历了“数据—信息—知识—智慧”的凝练过程。“IT价值链”从人智能的底层基础设施、信息(提供和处理技术实现)到系统的产业生态过程,反映人工智能为信息技术产业带来的价值。
(1)基础设施
基础设施为人工智能系统提供计算能力支持,实现与外部世界的沟通,并通过基础平台实现支撑。通过传感器与外部沟通;计算能力由智能芯片(CPU、NPU、GPU、ASIC、FPGA等硬件加速芯片)提供;基础平台包括分布式计算框架及网络等相关的平台保障和支持,可以包括云存储和计算、互联互通网络等。举例来说,传感器和外部沟通获取数据,这些数据提供给基础平台提供的分布式计算系统中的智能芯片进行计算。
(2)数据
基础设施的上一层的数据用于表示人工智能领域的数据来源。数据涉及到图形、图像、语音、文本,还涉及到传统设备的物联网数据,包括已有系统的业务数据以及力、位移、液位、温度、湿度等感知数据。
(3)数据处理
数据处理通常包括数据训练,机器学习,深度学习,搜索,推理,决策等方式。
其中,机器学习和深度学习可以对数据进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等。
推理是指在计算机或智能系统中,模拟人类的智能推理方式,依据推理控制策略,利用形式化的信息进行机器思维和求解问题的过程,典型的功能是搜索与匹配。
决策是指智能信息经过推理后进行决策的过程,通常提供分类、排序、预测等功能。
(4)通用能力
对数据经过上面提到的数据处理后,进一步基于数据处理的结果可以形成一些通用的能力,比如可以是算法或者一个通用系统,例如,翻译,文本的分析,计算机视觉的处理,语音识别,图像的识别等等。
(5)智能产品及行业应用
智能产品及行业应用指人工智能系统在各领域的产品和应用,是对人工智能整体解决方案的封装,将智能信息决策产品化、实现落地应用,其应用领域主要包括:智能终端、智能交通、智能医疗、自动驾驶、智慧城市等。
接下来介绍几种本申请的应用场景。
图2a为本申请实施例提供的姿态估计系统的一个结构示意图,该姿态估计系统包括用户设备以及数据处理设备。其中,用户设备包括手机、个人电脑或者信息处理中心等智能终端。用户设备为姿态估计的发起端,作为姿态估计请求的发起方,通常由用户通过用户设备发起请求。
上述数据处理设备可以是云服务器、网络服务器、应用服务器以及管理服务器等具有数据处理功能的设备或服务器。数据处理设备通过交互接口接收来自智能终端的姿态估计请求,再通过存储数据的存储器以及数据处理的处理器环节进行机器学习,深度学习,搜索,推理,决策等方式的姿态估计。数据处理设备中的存储器可以是一个统称,包括本地存储以及存储历史数据的数据库,数据库可以在数据处理设备上,也可以在其它网络服务器上。
在图2a所示的姿态估计系统中,用户设备可以接收用户的指令,例如用户设备可以获取用户输入/选择的用于指示(呈现)某个物体的图像,然后向数据处理设备发起请求,使得数据处理设备针对来自用户设备的用于指示该物体的图像执行姿态估计处理,从而得到该物体的姿态参数。示例性的,用户设备可以获取用户输入的用于指示(呈现)某个物体的图像,然后用户设备可向数据处理设备发起姿态估计请求,使得数据处理设备基于姿态估计请求,对用于指示该物体的图像进行一系列的处理,从而得到该物体的姿态参数,这些姿态参数用于描述该物体的当前状态。
在图2a中,数据处理设备可以执行本申请实施例的姿态估计方法。
图2b为本申请实施例提供的姿态估计系统的另一结构示意图,在图2b中,用户设备直接作为数据处理设备,该用户设备能够直接获取来自用户的输入并直接由用户设备本身的硬件进行处理,具体过程与图2a相似,可参考上面的描述,在此不再赘述。
在图2b所示的姿态估计系统中,用户设备可以接收用户的指令,例如用户设备可以获取用户输入的用于指示(呈现)某个物体的图像,然后用户设备可对用于指示该物体的图像进行一系列的处理,从而得到该物体的姿态参数,这些姿态参数用于描述该物体的当前状态。
在图2b中,用户设备自身就可以执行本申请实施例的姿态估计方法。
图2c为本申请实施例提供的姿态估计的相关设备的一个示意图。
上述图2a和图2b中的用户设备具体可以是图2c中的本地设备301或者本地设备302,图2a中的数据处理设备具体可以是图2c中的执行设备210,其中,数据存储系统250可以存储执行设备210的待处理数据,数据存储系统250可以集成在执行设备210上,也可以设置在云上或其它网络服务器上。
图2a和图2b中的处理器可以通过神经网络模型或者其它模型(例如,基于支持向量机的模型)进行数据训练/机器学习/深度学习,并利用数据最终训练或者学习得到的模型针对图像执行姿态估计应用,从而得到相应的处理结果。
图3为本申请实施例提供的系统100架构的一个示意图,在图3中,执行设备110配置输入/输出(input/output,I/O)接口112,用于与外部设备进行数据交互,用户可以通过客户设备140向I/O接口112输入数据,所述输入数据在本申请实施例中可以包括:各个待调度任务、可调用资源以及其他参数。
在执行设备110对输入数据进行预处理,或者在执行设备110的计算模块111执行计算等相关的处理(比如进行本申请中神经网络的功能实现)过程中,执行设备110可以调用数据存储系统150中的数据、代码等以用于相应的处理,也可以将相应处理得到的数据、指令等存入数据存储系统150中。
最后,I/O接口112将处理结果返回给客户设备140,从而提供给用户。
值得说明的是,训练设备120可以针对不同的目标或称不同的任务,基于不同的训练数据生成相应的目标模型/规则,该相应的目标模型/规则即可以用于实现上述目标或完成上述任务,从而为用户提供所需的结果。其中,训练数据可以存储在数据库130中,且来自于数据采集设备160采集的训练样本。
在图3中所示情况下,用户可以手动给定输入数据,该手动给定可以通过I/O接口112提供的界面进行操作。另一种情况下,客户设备140可以自动地向I/O接口112发送输入数据,如果要求客户设备140自动发送输入数据需要获得用户的授权,则用户可以在客户设备140中设置相应权限。用户可以在客户设备140查看执行设备110输出的结果,具体的呈现形式可以是显示、声音、动作等具体方式。客户设备140也可以作为数据采集端,采集如图所示输入I/O接口112的输入数据及输出I/O接口112的输出结果作为新的样本数据,并存入数据库130。当然,也可以不经过客户设备140进行采集,而是由I/O接口112直接将如图所示输入I/O接口112的输入数据及输出I/O接口112的输出结果,作为新的样本数据存入数据库130。
值得注意的是,图3仅是本申请实施例提供的一种系统架构的示意图,图中所示设备、器件、模块等之间的位置关系不构成任何限制,例如,在图3中,数据存储系统150相对执行设备110是外部存储器,在其它情况下,也可以将数据存储系统150置于执行设备110中。如图3所示,可以根据训练设备120训练得到神经网络。
本申请实施例还提供的一种芯片,该芯片包括神经网络处理器NPU。该芯片可以被设置在如图3所示的执行设备110中,用以完成计算模块111的计算工作。该芯片也可以被设置在如图3所示的训练设备120中,用以完成训练设备120的训练工作并输出目标模型/规则。
神经网络处理器NPU,NPU作为协处理器挂载到主中央处理器(centralprocessing unit,CPU)(host CPU)上,由主CPU分配任务。NPU的核心部分为运算电路,控制器控制运算电路提取存储器(权重存储器或输入存储器)中的数据并进行运算。
在一些实现中,运算电路内部包括多个处理单元(process engine,PE)。在一些实现中,运算电路是二维脉动阵列。运算电路还可以是一维脉动阵列或者能够执行例如乘法和加法这样的数学运算的其它电子线路。在一些实现中,运算电路是通用的矩阵处理器。
举例来说,假设有输入矩阵A,权重矩阵B,输出矩阵C。运算电路从权重存储器中取矩阵B相应的数据,并缓存在运算电路中每一个PE上。运算电路从输入存储器中取矩阵A数据与矩阵B进行矩阵运算,得到的矩阵的部分结果或最终结果,保存在累加器(accumulator)中。
向量计算单元可以对运算电路的输出做进一步处理,如向量乘,向量加,指数运算,对数运算,大小比较等等。例如,向量计算单元可以用于神经网络中非卷积/非FC层的网络计算,如池化(pooling),批归一化(batch normalization),局部响应归一化(localresponse normalization)等。
在一些实现种,向量计算单元能将经处理的输出的向量存储到统一缓存器。例如,向量计算单元可以将非线性函数应用到运算电路的输出,例如累加值的向量,用以生成激活值。在一些实现中,向量计算单元生成归一化的值、合并值,或二者均有。在一些实现中,处理过的输出的向量能够用作到运算电路的激活输入,例如用于在神经网络中的后续层中的使用。
统一存储器用于存放输入数据以及输出数据。
权重数据直接通过存储单元访问控制器(direct memory access controller,DMAC)将外部存储器中的输入数据搬运到输入存储器和/或统一存储器、将外部存储器中的权重数据存入权重存储器,以及将统一存储器中的数据存入外部存储器。
总线接口单元(bus interface unit,BIU),用于通过总线实现主CPU、DMAC和取指存储器之间进行交互。
与控制器连接的取指存储器(instruction fetch buffer),用于存储控制器使用的指令;
控制器,用于调用指存储器中缓存的指令,实现控制该运算加速器的工作过程。
一般地,统一存储器,输入存储器,权重存储器以及取指存储器均为片上(On-Chip)存储器,外部存储器为该NPU外部的存储器,该外部存储器可以为双倍数据率同步动态随机存储器(double data rate synchronous dynamic random access memory,DDRSDRAM)、高带宽存储器(high bandwidth memory,HBM)或其他可读可写的存储器。
由于本申请实施例涉及大量神经网络的应用,为了便于理解,下面先对本申请实施例涉及的相关术语及神经网络等相关概念进行介绍。
(1)神经网络
神经网络可以是由神经单元组成的,神经单元可以是指以xs和截距1为输入的运算单元,该运算单元的输出可以为:
其中,s=1、2、……n,n为大于1的自然数,Ws为xs的权重,b为神经单元的偏置。f为神经单元的激活函数(activation functions),用于将非线性特性引入神经网络中,来将神经单元中的输入信号转换为输出信号。该激活函数的输出信号可以作为下一层卷积层的输入。激活函数可以是sigmoid函数。神经网络是将许多个上述单一的神经单元联结在一起形成的网络,即一个神经单元的输出可以是另一个神经单元的输入。每个神经单元的输入可以与前一层的局部接受域相连,来提取局部接受域的特征,局部接受域可以是由若干个神经单元组成的区域。
神经网络中的每一层的工作可以用数学表达式y=a(Wx+b)来描述:从物理层面神经网络中的每一层的工作可以理解为通过五种对输入空间(输入向量的集合)的操作,完成输入空间到输出空间的变换(即矩阵的行空间到列空间),这五种操作包括:1、升维/降维;2、放大/缩小;3、旋转;4、平移;5、“弯曲”。其中1、2、3的操作由Wx完成,4的操作由+b完成,5的操作则由a()来实现。这里之所以用“空间”二字来表述是因为被分类的对象并不是单个事物,而是一类事物,空间是指这类事物所有个体的集合。其中,W是权重向量,该向量中的每一个值表示该层神经网络中的一个神经元的权重值。该向量W决定着上文所述的输入空间到输出空间的空间变换,即每一层的权重W控制着如何变换空间。训练神经网络的目的,也就是最终得到训练好的神经网络的所有层的权重矩阵(由很多层的向量W形成的权重矩阵)。因此,神经网络的训练过程本质上就是学习控制空间变换的方式,更具体的就是学习权重矩阵。
因为希望神经网络的输出尽可能的接近真正想要预测的值,所以可以通过比较当前网络的预测值和真正想要的目标值,再根据两者之间的差异情况来更新每一层神经网络的权重向量(当然,在第一次更新之前通常会有初始化的过程,即为神经网络中的各层预先配置参数),比如,如果网络的预测值高了,就调整权重向量让它预测低一些,不断的调整,直到神经网络能够预测出真正想要的目标值。因此,就需要预先定义“如何比较预测值和目标值之间的差异”,这便是损失函数(loss function)或目标函数(objective function),它们是用于衡量预测值和目标值的差异的重要方程。其中,以损失函数举例,损失函数的输出值(loss)越高表示差异越大,那么神经网络的训练就变成了尽可能缩小这个loss的过程。
(2)反向传播算法
神经网络可以采用误差反向传播(back propagation,BP)算法在训练过程中修正初始的神经网络模型中参数的大小,使得神经网络模型的重建误差损失越来越小。具体地,前向传递输入信号直至输出会产生误差损失,通过反向传播误差损失信息来更新初始的神经网络模型中参数,从而使误差损失收敛。反向传播算法是以误差损失为主导的反向传播运动,旨在得到最优的神经网络模型的参数,例如权重矩阵。
下面从神经网络的训练侧和神经网络的应用侧对本申请提供的方法进行描述。
本申请实施例提供的模型训练方法,涉及数据序列的处理,具体可以应用于数据训练、机器学习、深度学习等方法,对训练数据(例如,本申请实施例提供的模型训练方法中的用于指示第二物体的第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体)进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等,最终得到训练好的神经网络(例如,本申请实施例提供的模型训练方法中的目标模型);并且,本申请实施例提供的姿态估计方法可以运用上述训练好的神经网络,将输入数据(例如,本申请实施例提供的姿态估计方法中的用于指示第二物体的第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体)输入到所述训练好的神经网络中,得到输出数据(例如,本申请实施例提供的姿态估计方法中的第二物体的姿态参数)。需要说明的是,本申请实施例提供的模型训练方法和姿态估计方法是基于同一个构思产生的发明,也可以理解为一个系统中的两个部分,或一个整体流程的两个阶段:如模型训练阶段和模型应用阶段。
本申请实施例提供的姿态估计方法可通过目标模型实现,图4为本申请实施例提供的目标模型的一个结构示意图,如图4所示,目标模型包括:基于模型(model-based)的主模块、亚像素分类器(sub-pixel classifier)以及位置编码器(position encoder),其中,主模块的第一输入端作为整个目标模型的输入端,主模块的第一输出端与亚像素分类器的输入端连接,亚像素分类器的输出端与位置编码器的输入端连接,位置编码器的输出端与主模块的第二输入端连接,主模块的第二输出端作为整个目标模型的输出端。为了了解目标模型的工作流程,下文结合图5对目标模型的工作流程进行介绍,图5为本申请实施例提供的姿态估计方法的一个流程示意图,如图5所示,该方法包括:
501、从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体。
本实施例中,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行当前姿态的估计时,可先从用于指示(呈现)第一物体的第一图像中,截取用于指示(呈现)第二物体的第二图像。可以理解的是,第二物体通常为第一物体的一部分。而且,第一图像所呈现的内容不仅包含第一物体,还包含第一物体的背景,同样地,第二图像所呈现的内容不仅包含第二物体,还包含第二物体的背景。例如,第一物体为某个人,第二物体为该人的手部,那么,第一图像所呈现的内容包含该人以及该人所处的环境,第二图像所呈现的内容包含该人的手部以及手部所处的环境。
在得到第一图像以及第二图像后,可获取第二图像在第一图像中的位置信息,该位置信息可呈现为第二图像在第一图像坐标系中的二维(2dimension)坐标,第一图像坐标系的原点即第一图像的中心点。
具体地,第二图像可划分为多个图像块(patch),第二图像在第一图像中的位置信息也就是这多个图像块在第一图像中的位置信息。对于这多个图像块中的任意一个图像块而言,该图像块在第一图像块中的位置信息可呈现为该图像块在第一图像坐标系中的2D坐标,该图像块的2D坐标可包含该图像块的中心坐标以及顶点坐标等等,此处不做限制。
502、对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
得到第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息后,可将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型,故目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息,该位置信息可呈现为第二物体的各个关节点(joints)在第二图像坐标系中的2D坐标,第二图像坐标系的原点即第二图像的中心点。
具体地,目标模型可通过以下方式来获取第二物体在第二图像中的位置信息:
(1)在得到第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息后,目标模型的主模块可对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息分别进行特征提取(例如,卷积操作等等),从而相应得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征。
例如,如图6所示(图6为本申请实施例提供的目标模型的另一结构示意图),在从人体图像I中截取手部图像I`后,可先获取I`的各个图像块在I中的2D坐标,这些2D坐标构成全局位置信息(global position map)P。那么,可将I`以及P输入至目标模型,目标模型包含基于模型的主模块,亚像素分类器以及位置编码器这三个模块。
在得到I`以及P后,目标模型的主模块可先分别对I`以及P进行多层次的卷积,从而得到I`的特征h1以及P的特征h2。
(2)在得到二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征后,主模块可对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合(例如,相加操作等等),从而得到特征融合结果。
依旧如上述例子,在得到h1以及h2后,主模块可对h1以及h2进行相加,从而得到融合特征h3。
(3)在得到特征融合结果后,主模块可对特征融合结果进行特征提取(例如,卷积操作等等),从而得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征(也可以称为第二物体在第二图像中的位置信息的初始特征),并将第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征发送至亚像素分类器。
依旧如上述例子,在得到h3后,主模块可对h3进行进一步的卷积,从而得到手部中各个关节点的2D坐标的初始特征h4,并将h4发送至亚像素分类器。
(4)在得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征后,亚像素分类器可对第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征进行分类,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息,并将第二物体在第二图像中的位置信息发送至位置编码器。
需要说明的是,由于第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征包含第二物体的各个关节点在第二图像坐标系中的2D坐标的第一特征(后续称为各个关节点的2D坐标的第一特征),亚像素分类器可先获取多个类别,这多个类别与多个2D坐标一一对应。那么,对于任意一个关节点的2D坐标的第一特征,亚像素分类器可对其进行预估,从而得到该关节点的2D坐标的第一特征属于这多个类别的概率,并将概率最大的类别确定为该关节点的2D坐标的第一特征所属的类别。那么,该类别对应的2D坐标也就是该关节点的2D坐标。对于其余关节点,亚像素分类器也可以执行如同对该关节点所执行的操作,故亚像素分类器最终可得到第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的的2D坐标,也就是第二物体在第二图像中的位置信息。
还需要说明的是,假设第二图像的分辨率为224×224,第二物体包含21个关节点。如果按照像素级来分类,第二图像可视为包含224×224个2D坐标的第二图像坐标系,故亚像素分类器一共可获取224+224个类别(包含X轴方向上的224个类别以及Y轴方向上的224个类别),从而完成针对21个关节点在224+224个类别的分类任务。如果按照亚像素级来分类,将每个像素划分为3个亚像素,第二图像可以视为包含672(224×3)×672个2D坐标的第二图像坐标系,故亚像素分类器一共可获取672×672个类别,从而完成针对21个关节点在672×672个类别的分类任务。
依旧如上述例子,在得到h4后,亚像素分类器可对h4进行分类,从而得到各个关节点的2D坐标(joints 2D coordinates),并将各个关节点的2D坐标发送至位置编码器。
503、对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数。
得到第二物体在第二图像中的位置信息后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数,并对外输出第二物体的姿态参数。可以理解的是,第二物体的姿态参数通常包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数等多个参数,这些参数可用于描述第二物体的当前姿态。至此,则成功完成了针对第二物体的姿态估计。
具体地,目标模型可通过以下方式来获取第二物体的姿态参数:
(1)得到第二物体在第二图像中的位置信息后,位置编码器可对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征(也可以称为第二物体在第二图像中的位置信息的最终特征),并将第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征发送至主模块。
依旧如上述例子,在得到各个关节点的2D坐标后,位置编码器可对各个关节点的2D坐标进行编码,从而得到各个关节点的2D坐标的最终特征h5,并将h5发送至主模块。
(2)得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征后,主模块可对特征融合结果以及第二特征进行特征融合(例如,相加操作等等),从而得到第二物体的姿态参数,并对外输出第二物体的姿态参数。
依旧如上述例子,在得到h5后,主模块可对h3以及h5进行融合,从而得到手部的旋转角θ以及形状参数S,并对外输出θ和S。
进一步地,为了评价整个姿态预估的准确度,可通过以下方式来获取置信度:
(1)得到第二物体的姿态参数后,可利用第二物体的姿态参数对第二物体的标准的三维模型进行变形,从而得到第二物体的变形后的三维模型进行转换。需要说明的是,第二物体的标准的三维模型是预置在相机坐标系(该相机坐标系的原点为拍摄第一图像的相机的中心点)中的三维模型,第二物体的标准的三维模型用于指示第二物体的标准姿态,第二物体的变形后的三维模型用于指示第二物体的当前姿态。
那么,可从第二物体的变形后的三维模型中,提取出第二物体的所有关节点在相机坐标系中的三维坐标(3dimension),也就是第二物体在相机坐标系中的位置信息。
得到第二物体在相机坐标系中的位置信息后,可将对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射至二维平面,从而得到第二物体在第二图像中的投影位置信息,也就是第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的2D投影坐标。
(2)由于第二物体在第二图像中的位置信息和第二物体在第二图像中的投影位置信息已知,故可对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算(也就是对第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的2D坐标以及第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的2D投影坐标进行计算),从而得到相应的置信度,该置信度可用于评价整个姿态预估的准确度。
依旧如上述例子,在得到θ和S后,可将θ和S进行转换和映射,从而得到各个关节点的2D投影坐标(joints projected 2D coordinates)。那么,可对各个关节点的2D坐标以及各个关节点的2D投影坐标进行一系列的计算,从而得到最终的置信度。
此外,还可将本申请实施例提供的目标模型(如表1中的Ours)与一部分相关技术提供的模型(如表1中的Model-Based以及Ours)进行比较,比较结果如表1所示:
表1
基于表1可知,在针对同一视频的处理上,本申请实施例提供的目标模型具备更优的表现。
进一步地,还可将本申请实施例提供的目标模型与另一部分相关技术提供的模型进行比较,比较结果如表2、图7(a)和图7(b)所示(图7(a)为本申请实施例提供的比较结果的一个示意图,图7(b)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图):
表2
方案 | SIMCC-EPE | EPE |
相关技术一 | 14.01 | 6.68 |
相关技术二 | 9.07 | 10.04 |
本申请实施例 | 6.97(50%↓) | 6.18(7.5%↓) |
在表2中,相关技术一的模型并未利用输入图像的位置信息,相关技术二提供的模型利用了输入图像的局部位置信息,本申请实施例提供的目标模型利用了输入图像的全局位置信息。可见,本申请实施例提供的目标模型在各项指标上均取得较优的表现。例如,如图8所示(图8为本申请实施例提供的应用例的一个示意图),在人体图像上截取了左手图像以及右手图像,若模型的输入为右手图像以及右手图像的局部位置信息(以右手图像自身来构建图像坐标系,右手图像在该图像坐标系下的位置信息),由于左手图像和右手图像所呈现的手部姿态是高度相似的,故模型有可能将左手的姿态误判为右手的姿态。若模型的输入为右手图像以及右手图像的全局位置信息(以人体图像来构建图像坐标系,右手图像在该图像坐标系下的位置信息),这样一来模型可以充分识别所需估计的对象是右手,从而正确估计出右手的姿态。
更进一步地,还可将本申请实施例提供的目标模型与另一部分相关技术提供的模型进行比较,比较结果如表3、图9(a)以及图9(b)所示(图9(a)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图,图9(b)为本申请实施例提供的比较结果的另一示意图):
表3
方案 | PA-MPJPE | MPJPE |
相关技术三 | 8.94 | 18.22 |
本申请实施例 | 7.89(12%↓) | 15.94(12.5%↓) |
在表3中,相较于相关技术三,本申请实施例提供的目标模型利用了亚像素级别的分类方法来获取2D坐标,故本申请实施例提供的目标模型在各项指标上均取得较优的表现。
本申请实施例中,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
进一步地,本申请实施例中,第二图像在第一图像中的位置信息,也就是第二图像的全局位置信息,目标模型基于第二图像的全局位置信息,可有效识别第二物体具体是第一物体的某一部分(例如,目标模型可有效识别姿态相同的左右手),从而准确估计出第二物体的姿态,可进一步提高目标模型的精度。
更进一步地,本申请实施例的目标模型的训练过程中,虽然需要将第二物体的姿态参数转换为第二物体在相机坐标系中的三维坐标,再进一步映射为第二物体在第二图像坐标系中的二维坐标,以基于该二维坐标来对待训练模型进行训练得到目标模型。由于训练过程中,待训练模型所考虑的因素较为全面,可以得到正确的姿态参数,这样会进一步提高待训练模型获取的三维坐标和二维坐标的准确度,从而使得训练得到的目标模型的精度更高。
更进一步地,本申请实施例还可以获取用于描述姿态估计是否准确的置信度,从而有效识别正确或错误的姿态估计(动作捕捉)结果,若进行姿态预估的图像为某个视频流中的视频帧,可改善视频帧之间抖动翻转的问题,从而提升视频动作捕捉的丝滑程度。
以上是对本申请实施例提供的姿态估计方法所进行的详细说明,以下将对本申请实施例提供的模型训练方法进行介绍。图10为本申请实施例提供的模型训练方法的一个流程示意图,如图10所示,该方法包括:
1001、从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体。
本实施例中,当需要对待训练模型进行训练时,可获取一批训练数据,该批训练数据包含用于指示第一物体的第一图像,用于指示第二物体的第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息(也就是第二图像在第一图像坐标系中的2D坐标,第一图像坐标系基于第一图像构建),第二图像是从第一图像中截取得到的,第二物体是第一物体的一部分。需要说明的是,第二物体在第二图像中的真实位置信息(也就是第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的真实2D坐标,第二图像坐标系基于第二图像构建)是已知的。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息(也就是这多个图像在第一图像坐标系中的2D坐标)。
关于步骤1001的介绍,可参考图5所示实施例中步骤501的相关说明部分,此处不再赘述。
1002、将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到第二物体的姿态参数,待训练模型用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数。
得到第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息后,可将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入待训练模型,故待训练模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息(也就是第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的2D坐标)。然后,待训练模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
关于步骤1002的介绍,可参考图5所示实施例中步骤502至步骤503的相关说明部分,此处不再赘述。
1003、基于姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
得到第二物体的姿态参数后,可利用第二物体的姿态参数,待训练模型进行训练,从而得到图5所示实施例中的目标模型。
具体地,可通过以下方式来训练得到目标模型:
(1)得到第二物体的姿态参数后,可利用第二物体的姿态参数对第二物体的标准的三维模型进行变形,从而得到第二物体的变形后的三维模型进行转换。需要说明的是,第二物体的标准的三维模型是预置在相机坐标系(该相机坐标系的原点为拍摄第一图像的相机的中心点)中的三维模型。那么,可从第二物体的变形后的三维模型中,提取出第二物体的所有关节点在相机坐标系中的3D坐标,也就是第二物体在相机坐标系中的位置信息。
得到第二物体在相机坐标系中的位置信息后,可将对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射至二维平面,从而得到第二物体在第二图像中的投影位置信息,也就是第二物体的所有关节点在第二图像坐标系中的2D投影坐标。
(2)由于第二物体在第二图像中的位置信息、第二物体在第二图像中的投影位置信息以及第二物体在第二图像中的真实位置信息已知,故可通过预置的第一损失函数对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算,从而得到第一损失(也就是前述的置信度),并通过预置的第二损失函数对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的真实位置信息进行计算,从而得到第二损失,并通过预置的第三损失函数对第二物体在第二图像中的投影位置信息以及第二物体在第二图像中的真实位置信息进行计算,从而得到第三损失。然后,将第一损失、第二损失以及第三损失进行叠加,从而得到目标损失。
可以理解的是,目标损失可用于指示以下内容:(1)第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息之间的差异;(2)第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的真实位置信息之间的差异;(3)第二物体在第二图像中的投影位置信息以及第二物体在第二图像中的真实位置信息之间的差异。
(3)得到目标损失后,可利用目标损失对待训练模型的参数进行更新,从而得到更新参数后的待训练模型,并利用下一批训练数据对更新参数后的待训练模型继续进行训练,直至满足模型训练条件(例如,目标损失收敛等等),从而得到目标模型。
本申请实施例训练得到的目标模型,具备姿态估计功能。具体地,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
以上是对本申请实施例提供的姿态估计方法以及模型训练方法所进行的详细说明,以下将对本申请实施例提供的姿态估计装置以及模型训练装置进行介绍。图11为本申请实施例提供的姿态估计装置的一个结构示意图,如图11所示,该装置包括:
获取模块1101,用于从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体.
第一处理模块1102,用于对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
第二处理模块1103,用于对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数。
本申请实施例中,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
在一种可能实现的方式中,第一处理模块1102,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二处理模块1103,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,该装置还包括:转换模块,用于:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息进行计算,得到置信度。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
图12为本申请实施例提供的模型训练装置的一个结构示意图,如图12所示,该装置包括:
获取模块1201,用于从第一图像中获取第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,第二图像用于指示第二物体;
处理模块1202,用于将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到第二物体的姿态参数,待训练模型用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,得到第二物体在第二图像中的位置信息;对第二物体在第二图像中的位置信息进行处理,得到第二物体的姿态参数;
训练模块1203,用于基于姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
本申请实施例训练得到的目标模型,具备姿态估计功能。具体地,当需要针对第一物体所包含的第二物体进行姿态估计时,可先从用于指示第一物体的第一图像中获取用于指示第二物体的第二图像,并获取第二图像在第一图像中的位置信息,并将第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息输入至目标模型。然后,目标模型可先对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行处理,从而得到第二物体在第二图像中的位置信息。最后,目标模型可对第二物体在第二图像中的位置信息做进一步的处理,从而得到第二物体的姿态参数。至此,则完成了针对第二物体的姿态估计。前述过程中,目标模型可基于第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息,来估计第二物体的姿态,不仅考虑了第二图像自身所呈现的内容(包含第二物体以及第二物体的背景),还考虑了第二图像在第一图像中的具体位置,所考虑的因素较为全面,以这种方式所得到的第二物体的姿态参数通常是正确的姿态参数,可准确描述第二物体的当前姿态,故可准确完成针对第二物体的姿态估计。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二图像以及第二图像在第一图像中的位置信息进行特征提取,得到第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征;对第二图像的特征以及第二图像在第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;对特征融合结果进行特征提取,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第一特征;对第一特征进行分类,得到第二物体在第二图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,待训练模型,用于:对第二物体在第二图像中的位置信息进行编码,得到第二物体在第二图像中的位置信息的第二特征;对特征融合结果以及第二特征进行特征融合,得到第二物体的姿态参数。
在一种可能实现的方式中,训练模型1203,用于:对姿态参数进行转换,得到第二物体在相机坐标系中的位置信息,相机坐标系基于拍摄第一图像的相机构建得到;对第二物体在相机坐标系中的位置信息进行映射,得到第二物体在第二图像中的投影位置信息;基于第二物体在第二图像中的位置信息以及第二物体在第二图像中的投影位置信息,对待训练模型进行训练,得到目标模型。
在一种可能实现的方式中,第二图像包含多个图像块,第二图像在第一图像中的位置信息包含多个图像块在第一图像中的位置信息。
在一种可能实现的方式中,第二物体的姿态参数包含第二物体的旋转角以及第二物体的形状参数。
需要说明的是,上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本申请方法实施例基于同一构思,其带来的技术效果与本申请方法实施例相同,具体内容可参考本申请实施例前述所示的方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本申请实施例还涉及一种执行设备,图13为本申请实施例提供的执行设备的一个结构示意图。如图13所示,执行设备1300具体可以表现为手机、平板、笔记本电脑、智能穿戴设备、服务器等,此处不做限定。其中,执行设备1300上可部署有图11对应实施例中所描述的姿态估计装置,用于实现图5对应实施例中姿态估计的功能。具体的,执行设备1300包括:接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304(其中执行设备1300中的处理器1303的数量可以一个或多个,图13中以一个处理器为例),其中,处理器1303可以包括应用处理器13031和通信处理器13032。在本申请的一些实施例中,接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304可通过总线或其它方式连接。
存储器1304可以包括只读存储器和随机存取存储器,并向处理器1303提供指令和数据。存储器1304的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile randomaccess memory,NVRAM)。存储器1304存储有处理器和操作指令、可执行模块或者数据结构,或者它们的子集,或者它们的扩展集,其中,操作指令可包括各种操作指令,用于实现各种操作。
处理器1303控制执行设备的操作。具体的应用中,执行设备的各个组件通过总线系统耦合在一起,其中总线系统除包括数据总线之外,还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见,在图中将各种总线都称为总线系统。
上述本申请实施例揭示的方法可以应用于处理器1303中,或者由处理器1303实现。处理器1303可以是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。在实现过程中,上述方法的各步骤可以通过处理器1303中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1303可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing,DSP)、微处理器或微控制器,还可进一步包括专用集成电路(application specific integratedcircuit,ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。该处理器1303可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成,或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器,闪存、只读存储器,可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1304,处理器1303读取存储器1304中的信息,结合其硬件完成上述方法的步骤。
接收器1301可用于接收输入的数字或字符信息,以及产生与执行设备的相关设置以及功能控制有关的信号输入。发射器1302可用于通过第一接口输出数字或字符信息;发射器1302还可用于通过第一接口向磁盘组发送指令,以修改磁盘组中的数据;发射器1302还可以包括显示屏等显示设备。
本申请实施例中,在一种情况下,处理器1303,用于通过图5对应实施例中的目标模型,估计某个物体的姿态参数。
本申请实施例还涉及一种训练设备,图14为本申请实施例提供的训练设备的一个结构示意图。如图14所示,训练设备1400由一个或多个服务器实现,训练设备1400可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units,CPU)1414(例如,一个或一个以上处理器)和存储器1432,一个或一个以上存储应用程序1442或数据1444的存储介质1430(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中,存储器1432和存储介质1430可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1430的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出),每个模块可以包括对训练设备中的一系列指令操作。更进一步地,中央处理器1414可以设置为与存储介质1430通信,在训练设备1400上执行存储介质1430中的一系列指令操作。
训练设备1400还可以包括一个或一个以上电源1426,一个或一个以上有线或无线网络接口1450,一个或一个以上输入输出接口1458;或,一个或一个以上操作系统1441,例如Windows ServerTM,Mac OS XTM,UnixTM,LinuxTM,FreeBSDTM等等。
具体的,训练设备可以执行图10对应实施例中的模型训练方法,从而得到目标模型。
本申请实施例还涉及一种计算机存储介质,该计算机可读存储介质中存储有用于进行信号处理的程序,当其在计算机上运行时,使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤,或者,使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。
本申请实施例还涉及一种计算机程序产品,该计算机程序产品存储有指令,该指令在由计算机执行时使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤,或者,使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。
本申请实施例提供的执行设备、训练设备或终端设备具体可以为芯片,芯片包括:处理单元和通信单元,所述处理单元例如可以是处理器,所述通信单元例如可以是输入/输出接口、管脚或电路等。该处理单元可执行存储单元存储的计算机执行指令,以使执行设备内的芯片执行上述实施例描述的数据处理方法,或者,以使训练设备内的芯片执行上述实施例描述的数据处理方法。可选地,所述存储单元为所述芯片内的存储单元,如寄存器、缓存等,所述存储单元还可以是所述无线接入设备端内的位于所述芯片外部的存储单元,如只读存储器(read-only memory,ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,随机存取存储器(random access memory,RAM)等。
具体的,请参阅图15,图15为本申请实施例提供的芯片的一个结构示意图,所述芯片可以表现为神经网络处理器NPU 1500,NPU 1500作为协处理器挂载到主CPU(Host CPU)上,由Host CPU分配任务。NPU的核心部分为运算电路1503,通过控制器1504控制运算电路1503提取存储器中的矩阵数据并进行乘法运算。
在一些实现中,运算电路1503内部包括多个处理单元(Process Engine,PE)。在一些实现中,运算电路1503是二维脉动阵列。运算电路1503还可以是一维脉动阵列或者能够执行例如乘法和加法这样的数学运算的其它电子线路。在一些实现中,运算电路1503是通用的矩阵处理器。
举例来说,假设有输入矩阵A,权重矩阵B,输出矩阵C。运算电路从权重存储器1502中取矩阵B相应的数据,并缓存在运算电路中每一个PE上。运算电路从输入存储器1501中取矩阵A数据与矩阵B进行矩阵运算,得到的矩阵的部分结果或最终结果,保存在累加器(accumulator)1508中。
统一存储器1506用于存放输入数据以及输出数据。权重数据直接通过存储单元访问控制器(Direct Memory Access Controller,DMAC)1505,DMAC被搬运到权重存储器1502中。输入数据也通过DMAC被搬运到统一存储器1506中。
BIU为Bus Interface Unit即,总线接口单元1513,用于AXI总线与DMAC和取指存储器(Instruction Fetch Buffer,IFB)1509的交互。
总线接口单元1513(Bus Interface Unit,简称BIU),用于取指存储器1509从外部存储器获取指令,还用于存储单元访问控制器1505从外部存储器获取输入矩阵A或者权重矩阵B的原数据。
DMAC主要用于将外部存储器DDR中的输入数据搬运到统一存储器1506或将权重数据搬运到权重存储器1502中或将输入数据数据搬运到输入存储器1501中。
向量计算单元1507包括多个运算处理单元,在需要的情况下,对运算电路1503的输出做进一步处理,如向量乘,向量加,指数运算,对数运算,大小比较等等。主要用于神经网络中非卷积/全连接层网络计算,如Batch Normalization(批归一化),像素级求和,对预测标签平面进行上采样等。
在一些实现中,向量计算单元1507能将经处理的输出的向量存储到统一存储器1506。例如,向量计算单元1507可以将线性函数;或,非线性函数应用到运算电路1503的输出,例如对卷积层提取的预测标签平面进行线性插值,再例如累加值的向量,用以生成激活值。在一些实现中,向量计算单元1507生成归一化的值、像素级求和的值,或二者均有。在一些实现中,处理过的输出的向量能够用作到运算电路1503的激活输入,例如用于在神经网络中的后续层中的使用。
控制器1504连接的取指存储器(instruction fetch buffer)1509,用于存储控制器1504使用的指令;
统一存储器1506,输入存储器1501,权重存储器1502以及取指存储器1509均为On-Chip存储器。外部存储器私有于该NPU硬件架构。
其中,上述任一处提到的处理器,可以是一个通用中央处理器,微处理器,ASIC,或一个或多个用于控制上述程序执行的集成电路。
另外需说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外,本申请提供的装置实施例附图中,模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接,具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。
通过以上的实施方式的描述,所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现,当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下,凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现,而且,用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的,例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是,对本申请而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中,如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,训练设备,或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
在上述实施例中,可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时,可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。
所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输,例如,所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的训练设备、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk,SSD))等。
Claims (17)
1.一种姿态估计方法,其特征在于,所述方法通过目标模型实现,所述方法包括:
从第一图像中获取第二图像,并获取所述第二图像在所述第一图像中的位置信息,所述第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,所述第二图像用于指示所述第二物体;
对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息;
对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体的姿态参数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息包括:
对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行特征提取,得到所述第二图像的特征以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息的特征;
对所述第二图像的特征以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;
对所述特征融合结果进行特征提取,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息的第一特征;
对所述第一特征进行分类,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体的姿态参数包括:
对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行编码,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息的第二特征;
对所述特征融合结果以及所述第二特征进行特征融合,得到所述第二物体的姿态参数。
4.根据权利要求1至3任意一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对所述姿态参数进行转换,得到所述第二物体在相机坐标系中的位置信息,所述相机坐标系基于拍摄所述第一图像的相机构建得到;
对所述第二物体在所述相机坐标系中的位置信息进行映射,得到所述第二物体在所述第二图像中的投影位置信息;
对所述所述第二物体在所述第二图像中的位置信息以及所述第二物体在所述第二图像中的投影位置信息进行计算,得到置信度。
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法,其特征在于,所述第二图像包含多个图像块,所述第二图像在所述第一图像中的位置信息包含所述多个图像块在所述第一图像中的位置信息。
6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法,其特征在于,所述第二物体的姿态参数包含所述第二物体的旋转角以及所述第二物体的形状参数。
7.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:
从第一图像中获取第二图像,并获取所述第二图像在所述第一图像中的位置信息,所述第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,所述第二图像用于指示所述第二物体;
将所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到所述第二物体的姿态参数,所述待训练模型用于:对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息;对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体的姿态参数;
基于所述姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述待训练模型,用于:
对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行特征提取,得到所述第二图像的特征以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息的特征;
对所述第二图像的特征以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息的特征进行特征融合,得到特征融合结果;
对所述特征融合结果进行特征提取,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息的第一特征;
对所述第一特征进行分类,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述待训练模型,用于:
对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行编码,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息的第二特征;
对所述特征融合结果以及所述第二特征进行特征融合,得到所述第二物体的姿态参数。
10.根据权利要求7至9任意一项所述的方法,其特征在于,所述基于所述姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型包括:
对所述姿态参数进行转换,得到所述第二物体在相机坐标系中的位置信息,所述相机坐标系基于拍摄所述第一图像的相机构建得到;
对所述第二物体在所述相机坐标系中的位置信息进行映射,得到所述第二物体在所述第二图像中的投影位置信息;
基于所述第二物体在所述第二图像中的位置信息以及所述第二物体在所述第二图像中的投影位置信息,对待训练模型进行训练,得到目标模型。
11.根据权利要求7至10任意一项所述的方法,其特征在于,所述第二图像包含多个图像块,所述第二图像在所述第一图像中的位置信息包含所述多个图像块在所述第一图像中的位置信息。
12.根据权利要求7至11任意一项所述的方法,其特征在于,所述第二物体的姿态参数包含所述第二物体的旋转角以及所述第二物体的形状参数。
13.一种姿态估计装置,其特征在于,所述装置包含目标模型,所述装置包括:
获取模块,用于从第一图像中获取第二图像,并获取所述第二图像在所述第一图像中的位置信息,所述第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,所述第二图像用于指示所述第二物体;
第一处理模块,用于对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息;
第二处理模块,用于对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体的姿态参数。
14.一种模型训练装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,用于从第一图像中获取第二图像,并获取所述第二图像在所述第一图像中的位置信息,所述第一图像用于指示包含第二物体的第一物体,所述第二图像用于指示所述第二物体;
处理模块,用于将所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息输入待训练模型,得到所述第二物体的姿态参数,所述待训练模型用于:对所述第二图像以及所述第二图像在所述第一图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体在所述第二图像中的位置信息;对所述第二物体在所述第二图像中的位置信息进行处理,得到所述第二物体的姿态参数;
训练模块,用于基于所述姿态参数对待训练模型进行训练,得到目标模型。
15.一种姿态估计装置,其特征在于,所述装置包括存储器和处理器;所述存储器存储有代码,所述处理器被配置为执行所述代码,当所述代码被执行时,所述姿态估计装置执行如权利要求1至12任意一项所述的方法。
16.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质存储有一个或多个指令,所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至12任一所述的方法。
17.一种计算机程序产品,其特征在于,所述计算机程序产品存储有指令,所述指令在由计算机执行时,使得所述计算机实施权利要求1至12任意一项所述的方法。
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