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1.項(xiàng)目開源地址

https://github.com/DL-Practise/OpenSitUp

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2.項(xiàng)目簡介

計(jì)算機(jī)視覺中有一個(gè)應(yīng)用分支叫做姿態(tài)估計(jì)，通過人體關(guān)鍵點(diǎn)的方式來估計(jì)出一個(gè)/多個(gè)人的姿態(tài)信息。如下圖所示：

OpenSitUp是一個(gè)基于姿態(tài)估計(jì)的開源項(xiàng)目，旨在幫助對姿態(tài)估計(jì)感興趣的朋友，能夠從零開始搭建一個(gè)在android手機(jī)上運(yùn)行的仰臥起坐計(jì)數(shù)APP。主要的技術(shù)難點(diǎn)為如何讓計(jì)算量較大的人體姿態(tài)估計(jì)網(wǎng)絡(luò)流暢的運(yùn)行在手機(jī)端，并且實(shí)現(xiàn)仰臥起坐的計(jì)數(shù)功能。掌握了這個(gè)項(xiàng)目的原理之后，可以很方便的遷移到類似的運(yùn)動，健身APP當(dāng)中。

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3.項(xiàng)目成果展示

如下展示的是這個(gè)項(xiàng)目最后的APP效果，在人潮涌動的西湖景區(qū)，我當(dāng)眾躺下做仰臥起坐，羞煞老夫也！

4.項(xiàng)目目錄

由于需要從零開始開發(fā)仰臥起坐計(jì)數(shù)APP，因此整個(gè)項(xiàng)目需要包含多個(gè)工程，包括數(shù)據(jù)采集，標(biāo)注，訓(xùn)練，部署，APP開發(fā)等，整體目錄結(jié)構(gòu)如下圖所示：

4.1 DataSet

數(shù)據(jù)集存放目錄，這里我預(yù)先放置了300多張標(biāo)注好的圖片，用這些圖片已經(jīng)可以訓(xùn)練出“項(xiàng)目成果展示”中展示的效果。但是為了獲得更好的性能，您可以采集更多的仰臥起坐圖片。

4.2 LabelTool

這里為您準(zhǔn)備了一個(gè)適用于該項(xiàng)目的標(biāo)注工具，主要是標(biāo)注人體的一些關(guān)鍵點(diǎn)。當(dāng)您采集了很多仰臥起坐的圖片之后，可以使用該工具進(jìn)行標(biāo)注，生成相應(yīng)的標(biāo)簽。

4.3 Trainer

這是一個(gè)基于pytorch的關(guān)鍵點(diǎn)訓(xùn)練工具，里面包含針對手機(jī)設(shè)計(jì)的輕量級關(guān)鍵點(diǎn)檢測網(wǎng)絡(luò)。

4.4 SiteUpAndroid

Android上的仰臥起坐計(jì)數(shù)APP。

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5.項(xiàng)目流程：

5.1 采集圖片

由于沒有現(xiàn)成的仰臥起坐數(shù)據(jù)集，只能自己動手，豐衣足食。好在對于仰臥起坐這樣常規(guī)的運(yùn)動，網(wǎng)上還是有很多相關(guān)資源的。這里我采用下載視頻和圖片兩種方式。先從網(wǎng)上搜索“仰臥起坐”的視頻，下載了10個(gè)左右的視頻片段，然后通過抽幀的方式，從每個(gè)視頻中抽取一部分幀作為訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)。如下圖所示為從視頻中抽取的關(guān)鍵幀。

僅僅使用視頻中抽取的幀會有一個(gè)比較嚴(yán)重的問題，就是背景過于單一，很容易造成過擬合。于是我從網(wǎng)上進(jìn)行圖片搜索，得到一分部背景較為豐富的圖片，如下圖所示：

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5.2 標(biāo)注圖片

收集完數(shù)據(jù)，就是進(jìn)行標(biāo)注了，雖然已經(jīng)有一些現(xiàn)成的開源標(biāo)注工具，但是我用的不順手，因此自己開發(fā)了一款關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注工具，就是上面開源的LabelTool，畢竟自己開發(fā)的，用著順手。注意該工具在win10/python 3.6環(huán)境下做過測試，其他環(huán)境暫時(shí)沒有測試。使用命令python main_widget.py打開界面。初始界面非常簡潔，通過“打開”按鈕來打開收集好的仰臥起坐圖片。

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在類別中使用0表示標(biāo)注的是頭部，1表示標(biāo)注的是膝蓋，2表示標(biāo)注的是胯部（由于我們需要在手機(jī)上識別仰臥起坐，需要盡可能的減少計(jì)算量，姿態(tài)估計(jì)一般會預(yù)測全身很多的關(guān)鍵點(diǎn)，但是對于仰臥起坐，只要能準(zhǔn)確的預(yù)測頭部，膝蓋和胯部，就能較好的進(jìn)行仰臥起坐的動作識別，因此這里只需要標(biāo)注三個(gè)點(diǎn)）。單擊鼠標(biāo)左鍵進(jìn)行標(biāo)注，右鍵取消上一次標(biāo)注。不得不說，用python+qt開發(fā)一些基于UI的工具非常方便！與C++相比，解放了太多的生產(chǎn)力！

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標(biāo)注完圖片之后，會在圖片目錄下面生成一個(gè)標(biāo)簽文件label.txt，里面的內(nèi)容如下：

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5.3 算法原理

我先簡單的介紹一下仰臥起坐的算法原理。在姿態(tài)估計(jì)（關(guān)鍵點(diǎn)檢測）領(lǐng)域，一般很少采用回歸的方式來預(yù)測關(guān)鍵點(diǎn)位置，取而代之的是采用heatmap輸出關(guān)鍵點(diǎn)的位置。這和anchor free的目標(biāo)檢測中的centness之類的做法差不多，即通過查找heatmap中響應(yīng)值最大的點(diǎn)來確定關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)。如下圖所示（只顯示部分heatmap）：

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思考了一下原因，直接回歸坐標(biāo)，通常會將最后的featuremap下采樣到很小，這樣才能夠?qū)崿F(xiàn)全局的回歸，但是關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測這種任務(wù)對位置信息非常敏感，過小的特征會極大的丟失空間信息，因而導(dǎo)致預(yù)測位置非常不準(zhǔn)。而heatmap方式一般要求最后的特征圖比較大，通常是輸入圖片的1/2或者1/4，那么就非常適合做一些空間相關(guān)的任務(wù)。其實(shí)如果人為的將特征圖壓縮的很小，heatmap的方式也一樣不太準(zhǔn)。有了上面的思考，便有了最終的方案，就是將shufflenet最后輸出的7*7的特征圖進(jìn)行上采樣到3*56*56大?。紤]到最終的應(yīng)用以及場景，56*56足夠?qū)崿F(xiàn)仰臥起坐動作的識別），3表示的是3個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。然后輸出的特征經(jīng)過sigmoid激活之后便得到了3*56*56的heatmaps。這里多提兩點(diǎn)，就是heatmap標(biāo)簽的設(shè)計(jì)和loss的平衡問題。先說說標(biāo)簽的設(shè)計(jì)，如果只是簡單的將標(biāo)簽轉(zhuǎn)化成一個(gè)one_hot的heatmap，效果不會太好。因?yàn)闃?biāo)簽點(diǎn)附件的點(diǎn)實(shí)際上對于網(wǎng)絡(luò)來說提取的特征是類似的，那么如果強(qiáng)行把不是標(biāo)簽附近的點(diǎn)設(shè)置為0，表現(xiàn)不會很好，一般會用高斯分布來制作標(biāo)簽heatmap，如下圖所示：

另外要說的就是loss的平衡了，上面的標(biāo)簽heatmap大家也看到了，無論是one-hot的heatmap還是高斯分布的heatmap，大部分的點(diǎn)都是負(fù)樣本點(diǎn)，直接使用MSE而不加以區(qū)分，網(wǎng)絡(luò)基本上會訓(xùn)練出一個(gè)輸出全是0的heatmap。主要原因就是訓(xùn)練的梯度被負(fù)樣本壓制，正樣本的梯度實(shí)在太小。因此需要做一個(gè)分區(qū)。我這里把正負(fù)樣本的比重設(shè)置為10：1。

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5.3 Trainer訓(xùn)練工具

Trainer工具主要包括四個(gè)部分：

cfg：配置文件目錄

data：數(shù)據(jù)讀取目錄

DLEngine：訓(xùn)練引擎

models：網(wǎng)絡(luò)模型目錄

首先在models下的keypoint目錄下，我實(shí)現(xiàn)了上述討論的基于shufflenet的關(guān)鍵點(diǎn)檢測網(wǎng)絡(luò)，ShuffleNetV2HeatMap，然后在data目錄下實(shí)現(xiàn)了讀取LabelTool標(biāo)注的標(biāo)簽文件的數(shù)據(jù)集讀取工具：person_keypoint_txt.py。最后在配置文件夾cfgs下的key_point目錄下實(shí)現(xiàn)了針對該項(xiàng)目的配置文件：keypoint_shufflenetv2_heatmap_224_1.0_3kps.py，里面包含的主要字段如下：

啟動訓(xùn)練前，將train.py文件中的CFG_FILE修改成上述配置文件即可：

CFG_FILE='cfgs/key_point/keypoint_shufflenetv2_heatmap_224_1.0_3kps.py'。使用命令 python train.py 啟動訓(xùn)練。

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5.4 轉(zhuǎn)換模型

在Trainer中完成訓(xùn)練之后，會在save目錄下面生成相應(yīng)的模型文件。但是這些pytorch的模型無法直接部署到手機(jī)中運(yùn)行，需要使用相應(yīng)的推理庫。目前開源的推理庫有很多，例如mnn，ncnn，tnn等。這里我選擇使用ncnn，因?yàn)閚cnn開源的早，使用的人多，網(wǎng)絡(luò)支持，硬件支持都還不錯，關(guān)鍵是很多問題都能搜索到別人的經(jīng)驗(yàn)，可以少走很多彎路。但是遺憾的是ncnn并不支持直接將pytorch模型導(dǎo)入，需要先轉(zhuǎn)換成onnx格式，然后再將onnx格式導(dǎo)入到ncnn中。另外注意一點(diǎn)，將pytroch的模型到onnx之后有許多膠水op，這在ncnn中是不支持的，需要使用另外一個(gè)開源工具：onnx-simplifier對onnx模型進(jìn)行剪裁，然后再導(dǎo)入到ncnn中。因此整個(gè)過程還有些許繁瑣，為此，我在Trainer工程中，編寫了export_ncnn.py 腳本，可以一鍵將訓(xùn)練出來的pytorch模型轉(zhuǎn)換成ncnn模型。轉(zhuǎn)換成功后，會在save目錄下的pytorch模型文件夾下生成三個(gè)ncnn相關(guān)的文件：model.param; model.bin以及? ncnn.cfg。

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5.5 APP開發(fā)

android的APP開發(fā)主要包括一個(gè)Activity類，兩個(gè)SurfaceView類，一個(gè)Alg類，一個(gè)Camera類組成。Alg類主要負(fù)責(zé)調(diào)用算法進(jìn)行推理，并返回結(jié)果。這里實(shí)際上是調(diào)用的NCNN庫的推理功能。Camera類主要負(fù)責(zé)攝像頭的打開和關(guān)閉，以及進(jìn)行預(yù)覽回調(diào)。第一個(gè)SurfaceView（DisplayView）主要用于攝像頭預(yù)覽的展示。第二個(gè)SurfaceView（CustomView）主要用于繪制一些關(guān)鍵點(diǎn)信息，計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)信息等。Activity就是最上層的一個(gè)管理類，負(fù)責(zé)管理整個(gè)APP，包括創(chuàng)建按鈕，創(chuàng)建SurfaceView，創(chuàng)建Alg類，創(chuàng)建Camera類等。

具體的代碼邏輯可以查看SiteUpAndroid源碼。

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