「解説資料」ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation

1. DEEP LEARNING JP [DL Papers] http://deeplearning.jp/ ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation Takumi Ohkuma 1

2. 経歴 • 2019年 3月東京大学工学部計数工学科卒業 • 2021年 3月東京大学情報理工学系研究科創造情報学専攻修士課程修了（修了時に研究科長賞受賞） • 2021年 4月同博士課程進学 • 2021年 6月株式会社Bluezone共同創業 CTO就任その他 • 東京大学工学系研究科講義「深層学習」講師（2020年度-） • 松尾研スプリングセミナー講義監修 (画像認識) 講師 (画像認識/生成モデル) • 2021年度未踏アドバンスト事業採択 • 学生団体 AcademiX 主催 (link) • Twitter: @shien5963 (link) 2 自己紹介大熊拓海株式会社Bluezone CTO 東京大学情報理工学系研究科創造情報学専攻博士課程

3. 書誌情報 • 題名：ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation [1] • 著者：Yufei Xu, Jing Zhang, Qiming Zhang, Dacheng Tao（シドニー大学の研究チーム） • URL：https://arxiv.org/abs/2204.12484 • Code: https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose • NeurIPS 2022 採択 ※ 本資料における出典の記載の無い図表は全て [1] より引用 3

4. 概要 • ViTPose は Transformer ベースの Human Pose Estimation (HPE) 手法であり、（特殊なモジュールなどを用いない）シンプルな ViT [2] をベースにしている。 • Object Detector → ViT → Decoder の順番に処理を行うことで、画像中の複数人の姿勢に関する Heatmap を出力。 • Masked Autoencoder [3] による事前学習、モデルのスケールアップ、Multi-dataset training 等を用い、MS COCO [4] データセットでの最高精度を実現。 4

5. 目次 1. 研究の背景 2. Human Pose Estimationとは 3. Vision Transformerとは 4. ViTPoseの実装 5. 実験 6. 精度の追及 7. まとめ 5

7. 研究の背景 • Vision Transformer (ViT) [2] が画像分類タスクで高い精度を発揮したことで、その他の様々な画像認識タスクにも Transformer が用いられるようになった。 • 人間の姿勢を推定するタスクである Human Pose Estimation (HPE) においても Transformer ベースの手法が提案されているが、多くの手法では CNN と融合したモデル、もしくは Transformer 自体も凝ったアーキテクチャとなっている。 • 複雑なアーキテクチャを用いず、シンプルな ViT をベースで高いパフォーマンスを引き出せるかどうか追求したい。 7

9. 9 • Human Pose Estimation (HPE) とは、画像中の人物の特定の点(キーポイント) の位置を推定することで、人物の姿勢を得る画像認識タスク。 Human Pose Estimationとは [5] Cao, Zhe, et al. “OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 43.1 (2019): 172-186. より図を引用 ※ HPE についてより詳しく知りたい方は https://www.slideshare.net/awful/human-pose-estimation の資料を参照

10. 10 • 姿勢推定を用いることで画像中の人間の動きを詳細に取ることが出来るので、単純な物体検出では困難な応用が可能となる。 • 例としては以下の様な応用が挙げられる • 歩行者の行動予測 • 不審者・酔っ払いの検出 • スポーツの審判補助 • オンラインコーチング（スポーツ等） • （挙手等の）行動検知 • ゲームやVRにおけるインターフェイス他にも様々な例が挙げられる HPEの重要性

11. 11 応用事例 [6] Dang, Qi, et al. "Deep learning based 2d human pose estimation: A survey“ Tsinghua Science and Technology 24.6 (2019): 663-676. より図を引用

13. 13 • Transformer は Attention と呼ばれる機構を用いたニューラルネットワークであり、 2017年に自然言語処理 (NLP) 用モデルとして登場した [9]。 • NLPの様々なタスクに対して圧倒的な性能を実現し、以前のLSTM等の回帰型ニューラルネットワークの手法に取って代わった。 • これ以前にも回帰型NN+Attention モデルは存在したが、Transformer では回帰型NNは使われていない。 • Transformer を発展させた大規模モデルである BERT や GPT が登場し、NLP ではスタンダードになっている。 • その後、画像認識や音声認識、点群認識などにも応用される。 • その他の有名どころでは、タンパク質構造予測の AlphaFold [7] も Transformer がベース。 Transformerとは [7] Senior, Andrew W., et al. "Improved protein structure prediction using potentials from deep learning." Nature 577.7792 (2020): 706-710.

14. 14 • Transformer に限らず自然言語処理では以下の様に単語埋め込みが行われる。単語埋め込み [8].https://www.slideshare.net/DeepLearn ingJP2016/dltransformer-vit-perceiver- frozen-pretrained-transformer-etc より図を引用

15. 15 • Attention は”Query”, “Key”, “Value”の3要素を用いて計算される。 • Query を 𝑄 ∊ ℝ𝑛×𝑑𝑞、Key を K ∊ ℝ𝑛𝑣×𝑑𝑞、Value を V ∊ ℝ𝑛𝑣×𝑑𝑣 として 𝐴𝑡𝑡 𝑄, 𝐾, 𝑉 = 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 𝑄𝐾𝑇 𝑑𝑞 𝑉 と表すことができる (Dot-Product Attention)。 • この式の意味は「query ベクトルと key ベクトルの類似度を求め、その正規化した重みを value ベクトルに適⽤して値を取り出す」と解釈でき、出力は 𝑉 の行ごとの重み付き和である。 Attention [9] Vaswani, Ashish, et al. “Attention is all you need.” Advances in neural information processing systems. 2017. より図を引用, 一部改変

16. 16 • CNN の特徴量が複数のチャンネルを持つように、Attention も複数のチャンネル (ヘッドと呼ばれる) を並列させて表現力を高めることができる。 Multi-head Attention [9] Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems. 2017. より図を引用

17. 17 (今回Decoderは出て来ないので割愛) Transformer Encoderのアーキテクチャ [9] Vaswani, Ashish, et al. "Attention is all you need." Advances in neural information processing systems. 2017. より図を引用

18. ※ ピクセルをトークンとして扱うこともできるが、数が多すぎて計算量が爆発する。 18 • 自然言語処理の「単語」に相当するトークンを画像認識ではどう設定するか？画像認識におけるトークン [8].https://www.slideshare.net/DeepLearn ingJP2016/dltransformer-vit-perceiver- frozen-pretrained-transformer-etc より図を引用

19. 19 • Vision Transformer [2]は、（画像認識において畳み込みを全く用いずに）Attention を用いて最高精度を達成した最初の研究 (Google Brain の研究)。 • 画像を一定サイズのパッチに分割してトークンとみなすことで、自然言語処理の Transformerをほぼそのまま用いている。 Vision Transformer (ViT) (1/2) [2] Dosovitskiy, Alexey, et al. "An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale." arXiv preprint arXiv:2010.11929 (2020). より図を引用

20. 20 • ViTではパッチサイズは基本16x16で、画像サイズは自由（トークンの数は可変）。自然言語処理で自由な長さの文章を扱えることに相当する。 • 各パッチは一次元に平滑化され、線形変換によって埋め込みベクトルに変換。 • 下の図は画像分類モデルだが、ViT を特徴抽出器として扱い、対応するDecoderと組み合わせることで様々なタスクに応用可能。 ViT (2/2)

22. ViTPose • ViTPose [1] は、シンプルな Vision Transformer をベースにしたHPE手法。 • 入力画像をパッチに分割・Embedding した後、Transformer Encoder に入力し、特徴量抽出するところまでは本家ViTと同様。 • 得られた特徴量を HPE 用の Decoder (後述) に入力し、推定結果を得る。 22

23. HPEにおけるヒートマップ出力 • HPEの多くの手法では、各キーポイントの存在確率を表す「ヒートマップ」がネットワークの出力となる（キーポイントの数=ヒートマップのチャネル数）。 • 得られたヒートマップをベースに各キーポイントの推定値を決定する。 • ViTPoseでは、ViT で得られた特徴量からヒートマップを出力する Decoder が必要になる。 23 [6] Dang, Qi, et al. “Deep learning based 2d human pose estimation: A survey“ Tsinghua Science and Technology 24.6 (2019): 663-676. より図を引用

24. ViTPoseのDecoder • ViTPose では、ヒートマップを得る為の2種類の Decoder を提案しており、 24 左側をメインとしつつも、よりシンプルな右でも精度が維持できると主張。特徴量ヒートマップ Classic Decoder Simple Decoder

25. 25 • ViTPose は、入力画像に写り込む１人のキーポイントを検出する手法である為、画像中の複数人のキーポイント座標が欲しい場合、Object Detector を用いて各人の領域を切り出し、それぞれを ViTPose に入力する必要がある。 • このような方式を一般に Top-Down と呼ぶ。 • 本研究では、Detector としては主に faster-RCNN [10] を用いる。 ViTPoseの前処理 [6] Dang, Qi, et al. "Deep learning based 2d human pose estimation: A survey“ Tsinghua Science and Technology 24.6 (2019): 663-676. より図を引用

27. 実験 • 複数の大きさのViT（ViT-B, ViT-L, ViT-H）を用いる。 • ViTPose への入力画像の解像度は 256 x 192 。 • Detector によって切り抜かれた画像を上記サイズにリスケールする。 • 前述の2種類の Decoder をそれぞれ用いる。 • MS-COCO データセット [4] を用いる。 • メインの学習に先立ち、後述の Masked AutoEncoder (MAE) [3] と呼ばれる手法を用いた事前学習を行う。 • 用いるデータセットは基本的に ImageNet-1k [11]。 27

28. Masked AutoEncoder • ViTPoseでは、Masked-AutoEncoder (MAE) を用いた事前学習を行う。 • MAE では入力画像のパッチの一部（75%が良いとされている）をマスクし、その値を予測するような自己教師あり学習が行われる。 28 • MAEを用いることで、より小規模なデータによる事前学習でも高い精度を実現できる。

29. 主結果 • 以下の表に MSCOCO-val に対する結果を示す。 • ViTPose は ResNet [12] ベースの手法よりも高い精度を達成し、また ViT-B, L, H とスケールアップするにつれて精度が向上している。 • ResNet では Simple Decoder を用いると精度が大きく劣化するが、ViT では殆ど変わらない精度となっている。 29

30. 結果の一例 30 MS COCO Dataset AI Challenger Dataset [13]

32. 精度の追及 ViTPoseは精度追及の為を実現する為に以下を導入し、最高精度を達成している。 1. 解像度のUP 2. Multi-dataset training 3. ViTAE-G [14] (より大きなモデル) の利用 4. Bigdet [15] (より高性能なDetector) の利用 5. アンサンブル 32

33. 解像度のUP • ViT は任意のサイズの画像を入力として受け取ることが出来、画像サイズを基準の 256 x 192 から高めることで、精度の向上が可能。 • 但し、速度は遅くなる。 • 人間の形の為、縦長の領域が Detector で切り取られることが多い為、正方形ではなく多少縦に長くにリサイズした方が精度が良い。 • 576 x 432 の場合、精度が基準値から2.0AP向上している。 33

34. Multi-Dataset Training • 複数のデータセットを同時に用いて学習することで、精度の向上が可能。 • 但し、キーポイントの定義などが異なるので、 Decoder 部分はデータセットの数だけ用意する。 • MS COCO に加え、AI Challenger Dataset [13] を導入した結果、精度が基準値から1.2 AP 向上した。 34 ViT

35. 最高精度の実現 • 高解像度、Multi-Dataset Training に加え、「より大規模なモデル: ViTAE-G [14]」及び「より高精度なDetector: BigDet [15]」を導入することで、最高精度 (80.9AP) を達成。 • ViTAE-G は1Bパラメータを持つ超大規模モデルで、ViT-B, L, H の 100M, 300M, 600Mより大きい。 • ViTAE と ViT の違い、及び BigDet の詳細については本資料では割愛。 • アンサンブルを導入することで（少しだが）更に精度向上（ここでは3モデルのアンサンブル）。 35

37. 結論 • 本研究では、シンプルな ViT を用いた HPE 手法を提案し、今後の研究のベースライン手法となり得ると主張。 • 複雑なモジュール等を用いていないにも関わらず、いくつかの工夫を組み合わせることで MS COCO データセットに対して最高精度を実現。 • Decoder のアーキテクチャ等に関しては改善の余地があると主張。 • Human Pose Estimation のみならず、Animal Pose Estimation や Face Keypoint Detection 等への応用も期待できる。 37

38. 引用 1. Xu, Yufei, et al. "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation." arXiv preprint arXiv:2204.12484 (2022). 2. osovitskiy, L. Beyer, A. Kolesnikov, D. Weissenborn, X. Zhai, T. Unterthiner, M. Dehghani, M. Minderer, G. Heigold, S. Gelly, et al. An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. In International Conference on Learning Representations, 2020. 3. K. He, X. Chen, S. Xie, Y. Li, P. Dollár, and R. Girshick. Masked autoencoders are scalable vision learners. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 16000–16009, 2022. 4. T.-Y. Lin, M. Maire, S. Belongie, J. Hays, P. Perona, D. Ramanan, P. Dollár, and C. L. Zitnick. Microsoft coco: Common objects in context. In Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014. 5. Cao, Zhe, et al. “OpenPose: realtime multi-person 2D pose estimation using Part Affinity Fields.” IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 43.1 (2019). 6. Dang, Qi, et al. "Deep learning based 2d human pose estimation: A survey“ Tsinghua Science and Technology 24.6 (2019): 663-676. 7. Senior, Andrew W., et al. "Improved protein structure prediction using potentials from deep learning." Nature 577.7792 (2020): 706-710. 8. .https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dltransformer-vit-perceiver-frozen-pretrained-transformer-etc 9. Vaswani, Ashish, et al. “Attention is all you need.” Advances in neural information processing systems. 2017. 10. Girshick, Ross. "Fast r-cnn." Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. 2015. 38

39. 引用 11. J. Deng, W. Dong, R. Socher, L.-J. Li, K. Li, and L. Fei-Fei. Imagenet: A large-scale hierarchical image database. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 248–255, 2009. 12. K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun. Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 770–778, 2016. 13. J. Wu, H. Zheng, B. Zhao, Y. Li, B. Yan, R. Liang, W. Wang, S. Zhou, G. Lin, Y. Fu, et al. Ai challenger: A large-scale dataset for going deeper in image understanding. arXiv preprint arXiv:1711.06475, 2017. 14. Y. Xu, Q. Zhang, J. Zhang, and D. Tao. Vitae: Vision transformer advanced by exploring intrinsic inductive bias. Advances in Neural Information Processing Systems, 34, 2021. 15. L. Cai, Z. Zhang, Y. Zhu, L. Zhang, M. Li, and X. Xue. Bigdetection: A large-scale benchmark for improved object detector pre-training. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 4777–4787, 2022. 39

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