• 本文主要梳理V2V关节点估计算法的原理、网络结构、以及工程应用。
• 虽然V2V是2017年的算法，但是其3D点云处理流程和效果还是很经典的，值得作为入门3D深度学习领域的一个窗口。

1 算法部分

V2V-PoseNet基本介绍

• 发明时间：2017年
• 功能：3D关节点估计（如应用于手掌关节点估计）
  • 输入数据：一张包含目标的depth图。（如用Kinect、realsense等传感器采集的的depth图）
  • 输出结果：目标物体关节点的X，Y，Z坐标值。
• 两句话概括创新点：
  • 第一句话：传统方法是基于2D深度图直接回归关节点坐标，而我们是把2D深度图投影到3D空间，然后用3D卷积去操作，这能解决2D深度图的透视畸变问题。（透视畸变问题见下面）
  • 第二句话：我们不是直接回归关节点坐标，而是估计每个点云所属某关节点的概率值。（用热图表示）
• 所获荣誉：
  • CVPR2018
  • 大大领先优势，获得当年基于帧的3D手部姿态估计挑战赛第一名。
  • 在当前（2021年8月）手势姿态估计领域，效果排名第3。

算法结构介绍

论文中结构图如下：

自己绘制的更详细版结构图如下：

V2V网络输入的预处理过程见后面内容，这里说明下网络输出及其后处理过程。

1. 网络输出的[16, 44, 44, 44]是什么意思？
   1. 答：16代表关节点个数，每个关节点的XYZ坐标信息单独用一个44x44x44立方体来预测表示。此时，网络输出的立方体（44x44x44的矩阵）里面每个元素值有正有负，值越大的元素位置，即代表关节点在此处的概率越大。把这立方体里面所有元素值经过一个softmax后，每个元素值就能转换成一个0~1之间的概率值了。
2. 在输出的44x44x44立方体中，怎么找到关节点的具体XYZ位置？
   1. 44x44x44立方体矩阵经过softmax后，44x44x44=85184个元素值能够转换成关节点落在此处的概率值，最简单的获取关节点XYZ位置的方法就是取这立方体中，概率最大的那个值，看这个最大的值在44x44x44立方体的什么位置，那个位置就判定为网络预测的关节点位置。但是，这种方法有很多弊端，第一个大弊端是，这种方式得到的关节点XYZ只能是整数值（[0, 44]之间的整数），这就导致预测的精度损失。第二个大弊端是，概率最高的那个位置点，可能是个离群点，即有可能并不是概率密度最高区域的中心点。既然这样，那怎么根据这85184个概率值，在44x44x44的立方体中，找到关节点最佳位置呢？方法就计算所有位置概率的平均！我还不知道怎么用简短的语言描述，让我用一幅图来解释：（我用2D图中找热图中心点位置为例子，3D立体找热图中心点同理）
   2. 
   3. 上图，关键是理解构造的那两个X、Y方向的递增矩阵就好了，它们和概率图按位点乘然后25个元素累加，其结果的物理意义，就是所有25个点位置的平均值！看热图的X方向，热图中概率最高点0.37，它左边是0.15，右边是0.21，所以，按道理中心点会在0.37网格的右边，而0.37所在的X值为2，所以，中心点的X方向值，应该大于2！实际上按上图这样计算，结果也一定会大于2！ 

损失函数

就是把预测的3D热图（每个关节点有一个3D热图）和标签生成的热图计算均方误差：

作者认为3D识别关节点的好处

作者如何制作数据集的 

算法数据流图详情

2 工程部分

需求

通过手势来虚拟触控激光投影，其中就需要使用V2V算法，识别手掌的16个关节点，并计算手指3关节点的空间延长线和桌面的交汇点坐标。 

16个手指关节点位置：

 Kinect2相机：

16位深度图转8位灰度图 

Kinect2相机采集的depth图是16位存储的，原因是depth图中包含距离信息，值在0~2000mm之间。但是实际上我们只需要手部区域的depth图用于后续的V2V做关节点估计。最简单方法是，用YOLO目标检测器训练一个depth图的手掌目标检测模型，让YOLO算法裁剪人的手掌区域。

YOLO检测的是depth区间在1200mm至1800mm高度区间的图像，得到手部区目标框位置后，我们需要基于原始16位的depth图，去找到手部区的“中心点”，这个中心点物理意义大概是手掌在空间中的几何中心，后续我们需要基于这个中心点，去在depth转3D点云图上，以这个中心点为立体中心，去裁剪一个手部区空间，并最终送到V2V网络去预测手掌关节点位置。计算出这个中心点位置的方法有很多，这里我们简单的用16个“网格点”去获取中心点的Z值，XY值就取YOLO裁剪的手部depth图的XY值。

中心点选取方案的测试方法如下：（评估到底有多少手部点被排除在立方体之外）

V2V样本的标注

 最开始，我们在2D RGB图上标注16个关节点，然后通过RGB图坐标转depth图坐标转3D点云坐标，来获取手掌在3D空间的XYZ标签信息。但是，这种方法导致非常大的标注误差，原因在于，depth图精度并不是特别高，而且有很多噪音。RGB图上标注的点，人眼看上去标的很准，但很可能通过公式，映射到3D空间时，这个点会落在噪音点上。

计算手指关节点的空间延长线和桌面点云的交点

V2V得到手掌16个关节点后，我们使用食指尖和食指末2个关节点的XYZ值，可以计算出其连接线射线与桌面点云的交点位置。

具体计算代码如下：

 3 效果

YOLO目标检测器检测手掌区域效果

V2V算法对手掌16关节点预测的效果 

 3D仿真

在开发过程中，我们设计了一个3D仿真程序，用于测试各模型及其语义逻辑在虚拟空间的操控效果。初版仿真程序是用一个简单的立方体来表示，后期仿真使用pyqtgraph库设计了一个更全功能的虚拟仿真，包括实时可视化如下内容：环境空间中的所有点云、RGB图、虚拟立方体（用于测试手掌非接触控制它的效果）、手指方向延长线与环境中点云的交汇点等等。

初版仿真程序如下：

最终版仿真程序如下：

后续更新截图。

最后

以上就是帅气自行车为你收集整理的V2V-PoseNet算法和应用详解（3D关节点估计领域）1 算法部分作者如何制作数据集的 2 工程部分 3 效果的全部内容，希望文章能够帮你解决V2V-PoseNet算法和应用详解（3D关节点估计领域）1 算法部分作者如何制作数据集的 2 工程部分 3 效果所遇到的程序开发问题。

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