Evaluando la Robustez en Modelos de Estimación de Pose

La Estimación de Poses es el proceso de encontrar puntos clave en el cuerpo de una persona o animal a partir de una sola imagen. Esta habilidad es muy útil y se puede aplicar en muchas áreas, como la salud, el entretenimiento, la seguridad, la conducción autónoma y la conservación de la vida silvestre. Los modelos actuales de estimación de poses funcionan bien con imágenes limpias, pero a menudo tienen problemas al tratar con imágenes de la vida real que pueden estar corrompidas o poco claras. Esto puede llevar a problemas de seguridad graves en aplicaciones del mundo real.

#El Problema con los Modelos Actuales

La mayoría de los modelos de estimación de poses existentes se entrenan y prueban usando solo imágenes limpias. Cuando se utilizan en situaciones de la vida real, las imágenes con las que trabajan pueden corromperse debido a diversos factores como el movimiento de la cámara, la iluminación o la pérdida de datos. Esto deja a estos modelos vulnerables a fallos cuando se enfrentan a problemas del mundo real, lo que representa un riesgo de seguridad.

Para resolver este problema, necesitamos una forma de probar qué tan bien estos modelos pueden manejar imágenes corruptas, evaluando así su fiabilidad. Si bien algunos estudios han examinado cómo funcionan los programas bajo Corrupciones en otras áreas como la detección en 3D, la estimación de poses no ha recibido el mismo nivel de atención. Los esfuerzos anteriores para probar modelos de poses en imágenes corruptas incluyeron solo un número limitado de métodos y no consideraron la estimación de poses de animales, que es bastante diferente de la estimación de poses humanas.

#Presentamos PoseBench

Para abordar las lagunas en la investigación actual, presentamos PoseBench, una herramienta diseñada para evaluar qué tan bien los modelos de estimación de poses pueden manejar problemas del mundo real. Evaluamos 60 modelos diferentes que incluyen varios enfoques, como métodos de arriba hacia abajo, de abajo hacia arriba, basados en mapas de calor, basados en regresión y métodos de clasificación, enfocándonos en poses tanto humanas como animales.

PoseBench prueba contra 10 tipos de corrupciones comunes que podemos encontrar en la vida cotidiana. Estas incluyen:

1. Desenfoque por movimiento y ruido
2. Compresión y pérdida de color
3. Condiciones de iluminación difíciles
4. Partes faltantes de imágenes (oclusiones)

También analizamos varios ajustes y factores que afectan el rendimiento, como el tamaño de la imagen de entrada, el preentrenamiento con diferentes Conjuntos de datos, la arquitectura del modelo y las mejoras de datos.

#Hallazgos Clave del Estudio

Nuestros resultados produjeron varios insights importantes:

1. Los modelos actuales de estimación de poses tienen dificultades cuando se enfrentan a imágenes corruptas, pero hay una conexión clara entre su rendimiento en imágenes limpias y qué tan bien manejan las corrupciones.
2. El desenfoque por movimiento y los cambios en el contraste son particularmente dañinos para estos modelos, mientras que los cambios de brillo tienen un efecto menor.
3. Los métodos basados en regresión tienden a ser más resistentes a las partes faltantes de las imágenes, incluso si esos modelos no son los mejores en imágenes limpias.
4. La Robustez de los modelos varía según los conjuntos de datos utilizados, siendo los diseñados para humanos más afectados por compresión y desenfoque, mientras que los modelos de poses de animales luchan más con los cambios de contraste.
5. Las decisiones de diseño clave, especialmente el preentrenamiento y los ajustes de post-procesamiento, aumentan significativamente la resistencia a las corrupciones, pero simplemente aumentar el tamaño de la imagen no ayuda mucho.

#Importancia de la Robustez en la Estimación de Poses

La robustez es vital para la estimación de poses, ya que los modelos deben funcionar de manera fiable en diversas condiciones. Si un modelo puede manejar imágenes con corrupción, es probable que funcione mejor en tareas del mundo real. Esta fiabilidad es muy importante en áreas como la salud, donde la estimación precisa de poses puede ayudar a diseñar mejores planes de tratamiento.

#Enfoques Actuales en la Estimación de Poses

Los métodos de estimación de poses se pueden clasificar en dos categorías principales: de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba.

#Métodos de Arriba Hacia Abajo

En los métodos de arriba hacia abajo, el modelo primero detecta a las personas individuales dentro de una imagen y luego localiza los puntos clave en sus cuerpos. Este enfoque tiende a ser más preciso y se utiliza ampliamente. Ejemplos de esta categoría incluyen modelos que se basan en la creación de mapas de calor que indican dónde se encuentran los puntos clave.

#Métodos de Abajo Hacia Arriba

Por el contrario, los métodos de abajo hacia arriba identifican los puntos clave en toda la imagen primero y luego agrupan estos puntos clave según a qué individuo pertenecen. Si bien este enfoque es más eficiente, presenta desafíos en términos de precisión, particularmente en escenas abarrotadas.

#Varias Técnicas Utilizadas

Hay tres técnicas principales utilizadas en la estimación de poses:

1. Métodos basados en mapas de calor: Estos generan una distribución de probabilidades sobre el área de los puntos clave, utilizando funciones gaussianas para crear picos suaves.
2. Métodos basados en regresión: Estos predicen directamente las coordenadas de los puntos clave a partir de las imágenes de entrada.
3. Métodos basados en clasificación: Estos clasifican las ubicaciones de los puntos clave en categorías discretas.

#Atención a la Estimación de Poses de Animales

Recientemente, ha aumentado el interés en la estimación de poses de animales, gracias a nuevos conjuntos de datos que se centran en los movimientos de los animales. Adaptar los métodos de estimación de poses humanas para animales es posible pero presenta sus propios desafíos debido a las diferentes estructuras corporales y patrones de movimiento.

#Entendiendo las Corrupciones

En el mundo real, las imágenes capturadas con cámaras pueden tener problemas, como estar desenfocadas o demasiado brillantes, lo que complica la tarea de estimación de poses. Estos problemas pueden surgir durante el proceso de captura de la imagen, la transmisión de la señal o incluso durante el almacenamiento.

Aquí hay tipos comunes de corrupciones que examinamos en nuestro estudio:

1. Desenfoque por Movimiento: Ocurre cuando hay movimiento durante la captura de la imagen, lo que conduce a imágenes borrosas.
2. Ruido: Variaciones aleatorias en brillo y color que pueden originarse de errores del sensor o malas condiciones de iluminación.
3. Cambios de Iluminación: Condiciones que son demasiado brillantes o demasiado oscuras, lo que dificulta la detección de puntos clave.
4. Oclusiones: Cuando partes de la imagen están faltantes, ya sea debido a factores ambientales o errores de procesamiento de datos.

#Los Conjuntos de Datos Utilizados

Para evaluar la robustez de los modelos de estimación de poses, creamos tres conjuntos de datos que corresponden a poses humanas y animales:

1. Conjunto de Datos COCO-C: Construido a partir de un conocido conjunto de datos de poses humanas con una gran cantidad de imágenes.
2. Conjunto de Datos OCHuman-C: Derivado de un conjunto de datos conocido por su complejidad, centrándose en las poses humanas en oclusiones desafiantes.
3. Conjunto de Datos AP10K-C: Formado en base a un conjunto de datos para poses de animales, que incluye una variedad de especies.

Cada conjunto de datos fue sometido a los mismos tipos de corrupciones bajo diferentes niveles de severidad para proporcionar una evaluación completa.

#Métricas de Evaluación

En nuestra evaluación, utilizamos dos métricas comunes para medir la efectividad de la estimación de poses:

1. Precisión Media (mAP): Mide la precisión de las predicciones de puntos clave.
2. Recuperación Media (mAR): Se centra en la completitud de los puntos clave detectados.

También desarrollamos una nueva métrica llamada Robustez Relativa Media (mRR) para medir cuánto disminuye el rendimiento de un modelo al enfrentar imágenes corruptas.

#Insights de la Evaluación

Los hallazgos revelaron que todos los modelos enfrentaron caídas en el rendimiento cuando se probaron contra imágenes corruptas. Cada modelo mostró diferentes niveles de robustez dependiendo del tipo de corrupción. Por ejemplo, los modelos que funcionaron bien en imágenes limpias tendieron a mantener su rendimiento mejor bajo influencias corruptas.

#Evaluando Diferentes Tipos de Corrupción

Ciertos tipos de corrupción tienen un impacto más significativo que otros:

• El desenfoque por movimiento y el ruido llevan a pérdidas sustanciales en el rendimiento.
• Los cambios de brillo y los problemas relacionados con las máscaras tienen efectos más suaves.

#Estrategias para Mejorar

Para mejorar la fiabilidad de los modelos de estimación de poses frente a corrupciones, exploramos varias estrategias:

#Impacto de la Arquitectura del Modelo

Se evaluaron diferentes estructuras de modelo, incluyendo redes neuronales convolucionales (CNN) tradicionales y nuevas transformadores de visión (ViT). Los resultados mostraron que los modelos con estructuras ViT generalmente funcionaron mejor en condiciones tanto limpias como corruptas.

#Efectos de la Resolución de Entrada

Entrenar con imágenes de alta resolución tiende a mejorar la generalización y robustez de los modelos. Sin embargo, simplemente aumentar el tamaño de las imágenes de entrada no lleva a mejoras tan notables en la resistencia a las corrupciones.

#Importancia de la Aumento de Datos

El aumento de datos es una práctica común en el entrenamiento de modelos, que implica técnicas que transforman las imágenes de entrenamiento para aumentar la diversidad. Este enfoque ayuda a los modelos a volverse más robustos al exponerlos a varios escenarios.

#Conclusión

En resumen, este estudio presenta un nuevo referente para entender la robustez de los modelos de estimación de poses frente a corrupciones del mundo real. Evaluamos 60 modelos diferentes de varios enfoques, enfocándonos en poses humanas y animales a través de múltiples conjuntos de datos. Los insights obtenidos pueden ayudar a desarrollar modelos que no solo tengan un buen rendimiento en imágenes limpias, sino que también sean resistentes en aplicaciones del mundo real.

La investigación continua en esta área es esencial, con una mayor exploración de cómo responden los modelos a los desafíos del mundo real y cómo se pueden diseñar para manejar mejor estos problemas. El conocimiento obtenido de este trabajo tiene como objetivo llevar a modelos de estimación de poses más fiables, capaces de adaptarse a las variadas condiciones que enfrentarán en su uso práctico.