基于视觉语言模型引导的姿态知识挖掘与人体姿态估计新方法

《Journal of Computational Design and Engineering》：Vision-Language Model Guided Pose Knowledge Mining for Human Pose Estimation

本研究针对人体姿态估计任务对像素级变换高度敏感、现有方法难以挖掘姿态特异性知识的问题，提出了一种名为Pose Prompt (PosePro)的创新框架。该研究通过视觉语言模型(VLM)挖掘全局姿态配置知识，构建兼容设计并生成姿态嵌入作为提案，将学习到的知识作为视觉和文本提示来促进新任务的学习过程。实验结果表明，该方法在MPII和COCO数据集上分别实现了1.2% PCKh和0.8% AP的性能提升，在有限样本场景下展现出优异的泛化能力，为结合视觉语言预训练与几何计算机视觉任务开辟了新方向。

　　

在计算机视觉领域，人体姿态估计一直是一个具有挑战性的任务，其目标是从单目图像中定位人体关键点以重建姿态配置。这项技术在动作识别、异常检测、人机交互和虚拟现实等应用中具有广泛潜力。然而，尽管基于卷积的姿态估计器在理想条件下表现出色，但它们往往难以处理模糊的视觉线索，这是单模态学习的基本局限性。

传统的人体姿态估计方法主要依赖于大规模标注数据集，但在现实场景中，视角多样性、光照变化、服装差异和解剖变异等因素使得模型泛化能力受到严重挑战。特别是在有限样本条件下，现有方法往往难以捕捉姿态的几何结构和语义信息。随着视觉语言模型(VLM)在图像-文本对表示学习方面展现出巨大潜力，研究人员开始探索如何利用这些模型来增强姿态特异性知识的挖掘。

在这项发表于《Journal of Computational Design and Engineering》的研究中，研究人员提出了PosePro框架，旨在通过视觉语言模型挖掘姿态特异性模式。与先前主要关注模型架构设计的工作不同，该框架采用语义一致性的概念来量化和泛化知识，通过重新优化过程实现与具有空间语义的姿态感知视觉词汇的更好一致性。

研究方法的核心技术包括跨模态特征对齐、几何知识感知提示学习和自适应知识重用。研究团队设计了视觉和文本提示构建机制，其中视觉提示通过姿态相似性度量学习生成，文本提示则基于CLIP文本编码器产生姿态特异性描述符。多模态学习阶段通过余弦相关损失和三元组损失函数优化视觉-语言特征映射到相似性空间。

姿态检索性能评估

研究团队在MPII和LSP数据集上进行了全面的姿态检索实验。定量结果显示，PosePro在Hit@1、Hit@5和Hit@10等指标上显著优于基线方法。与原始CLIP模型相比，PosePro能够更准确地检索几何相似的姿态，而不受外观变化的干扰。这表明该方法成功捕捉了姿态的本质特征，而非表面的视觉相似性。

跨数据集泛化能力

为了验证方法的泛化性能，研究团队在COCO、OCHuman和SyRIP等数据集上进行了跨数据集评估。结果表明，PosePro在未见过的场景中仍能保持稳定的性能。特别是在婴儿姿态估计任务中，该方法在SyRIP数据集上达到了90.1%的AP值，显著优于传统的微调方法。

人体姿态估计性能

在MPII和COCO数据集上的实验表明，PosePro能够显著提升多种网络架构的性能。如表2所示，使用PosePro预训练的策略在SimpleBaseline、Hourglass-3S、HRNet-W32、TokenPose-L和Transpose-R等架构上均实现了性能提升，特别是在下肢关节(髋部、膝盖、脚踝)的定位精度上有明显改善。

效率与性能平衡

与现有最先进方法的对比显示，PosePro在保持较高效率的同时实现了竞争力的性能。以ViTPose-B为例，结合PosePro蒸馏后，在COCO数据集上的AP从71.7%提升至72.7%，而参数数量和推理速度基本不受影响。这表明该方法能够有效平衡计算效率和估计精度。

复杂场景下的鲁棒性

在遮挡和有限样本场景下的测试进一步验证了PosePro的实用性。在OCHuman数据集上，该方法在处理中度遮挡时表现出良好的鲁棒性。然而，研究也发现，在肢体完全被遮挡的极端情况下，方法性能仍存在提升空间，这主要是由于视觉-文本对齐在视觉证据完全缺失时可能失效。

研究结论表明，PosePro框架通过挖掘多模态嵌入中的姿态特异性知识，有效增强了人体姿态估计的泛化能力。该方法创新性地将提示学习概念引入姿态估计任务，建立了视觉语言预训练与几何计算机视觉任务结合的新范式。

讨论部分指出，当前方法的局限性主要在于对极端遮挡的敏感性，未来工作可考虑整合时间线索利用姿态动力学信息，或探索多传感器融合(如RGB-D)来增强鲁棒性。此外，将当前专注于单人姿态理解的方法扩展到多人姿态估计场景，也是值得探索的方向。

这项研究的重要意义在于，它为数据高效的人体姿态估计提供了新思路，特别是在标注数据有限的现实场景中展现出巨大潜力。通过将视觉语言模型的语义理解能力与姿态的几何约束相结合，PosePro为未来基于基础模型的计算机视觉研究奠定了重要基础。