YOLO-NAS姿态简介：姿态估计技术的飞跃

文 | BFT机器人?

YOLO-NAS姿态模型是对姿态估计领域的最新贡献。今年早些时候，Deci凭借其开创性的物体检测基础模型YOLO-NAS获得了广泛认可。在YOLO-NAS成功的基础上，该公司现在推出了YOLO-NAS Pose作为其姿态估计的对应产品，这种姿势模型在延迟和准确性之间提供了很好的平衡。

YOLO-NAS姿势

姿态估计在计算机视觉中起着至关重要的作用，涵盖了广泛的重要应用。这些应用包括监测医疗保健中的患者运动、分析运动员在运动中的表现、创建无缝的人机界面以及改进机器人系统。

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YOLO-NAS姿态模型架构

2.1?基于规划空间的分类及特点

传统的姿态估计模型遵循以下两种方法之一：

1. 检测场景中的所有人物，然后估计其关键点并创建姿势，自上而下的两阶段过程；

2. 检测场景中的所有关键点，然后生成姿势，自下而上的两阶段过程。

YOLO-NAS Pose与传统的Pose Estimation模型相比，其工作方式有所不同。它不是先检测人，然后估计他们的姿势，而是可以在一个步骤中同时检测和估计人及其姿势。

YOLO-NASPose架构–骨干和颈部设计

姿势模型建立在YOLO-NAS目标检测架构之上，目标检测模型和姿态估计模型具有相同的脊柱和颈部设计，但头部不同。YOLO-NAS?Pose的头部专为其多任务目标而设计，即检测单个类别的物体（如人或动物）并估计物体的姿势。

YOLO-NAS Pose架构–头部设计

这种令人印象深刻的组合是Deci专有的神经架构搜索（NAS）引擎AutoNAC的结果，它在广阔的架构搜索空间中导航并返回最佳架构设计。以下是搜索的超参数：

• 姿势和框回归路径的Conv-BN-Relu块数；

• 两条路径的中间通道数；

• 在姿势/框回归的共享词干或不同词干之间做出决定。

YOLO-NASPose模型在COCOVal2017数据集上进行评估，该模型的准确性和延迟是最先进的。nano模型速度最快，在T4GPU上达到高达425fps的推理速度，同时大模型可以达到113fps。

COCOVal2017数据集上的YOLO-NAS姿态评估

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YOLO-NAS与YOLOv8姿势

2.1?基于规划空间的分类及特点

下图是YOLO-NAS Pose和YOLOv8Pose模型的精度延迟权衡。这个空间也被称为效率前沿。所有模型均在COCOVal2017数据集和英特尔至强第四代CPU上进行评估，具有1个批处理大小和16位浮点运算。

YOLO-NAS姿势与YOLOv8姿势高效前沿图

所有YOLO-NAS Pose模型的精度都高于YOLOv8 Pose模型，这可以被认可到AutoNAC的头部设计中，具体的细节是：

• 较小的YOLO-NAS Pose模型，即nano和small，虽然精度更高，但比YOLOv8Pose模型慢。

• 较大的YOLO-NAS Pose型号，如中型和大型，在准确性和延迟方面都更好。

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姿势模型是如何训练的？

2.1?基于规划空间的分类及特点

YOLO-NAS姿态损失功能

为了确保模型有效地学习这两个任务，Deci改进了训练中使用的损失函数。我们不仅考虑了分配框的IoU（交集与并集）分数，还合并了对象关键点相似性（OKS）分数，该分数将预测的关键点与实际的关键点进行比较，此更改鼓励模型对边界框和姿态估计进行准确预测。

此外，还采用了直接OKS回归技术，超越了传统的L1/L2损失方法，这种方法具有以下几个优点：

• 它在0到1的范围内运行，类似于框IoU，表示姿势的相似程度。

• 它考虑了注释特定关键点的不同难度，每个关键点都与唯一的sigma分数相关联，该分数反映了注释和数据集细节的准确性，分数决定了模型因做出不准确的预测而受到的惩罚程度。

• 使用与验证指标一致的损失函数，这反过来又允许对指标进行定位和优化。

YOLO-NAS姿态估计

训练超参数

由于YOLO-NAS Pose采用了与YOLO-NAS模型类似的基础结构，因此在进行最终训练之前，使用YOLO-NAS的预训练权重来初始化模型的骨架和颈部。以下是训练超参数：

• 训练硬件：使用了8个NVIDIAGeForceRTX3090GPU和PyTorch2.0。

• 培训计划：培训进行了长达1000个epoch，如果在过去100个epoch中表现没有改善，则提前停止。

• 优化器：采用具有余弦LR（学习率）衰减的AdamW，在训练结束时将LR降低0.05倍。

• 权重衰减：应用了0.000001的权重衰减因子，不包括偏差层和BatchNorm层。

• EMA（指数移动平均线）衰减：使用50的beta因子进行EMA衰减。

• 图像分辨率：图像经过处理后，最大边长为640像素，填充分辨率为640×640，填充颜色为（127，127，127）。

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