摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的Mask R-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。
本文分享自华为云社区《使用Mask R-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者： 运气男孩。
前言
ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。
背景
Mask R-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的Mask R-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。
Mask R-CNN整体架构，它的3个主要网络：
- backbone网络，用于生成特征图
- RPN网络，用于生成实例的位置、分类、分割(mask)信息
- head网络，对位置、分类和分割(mask)信息进行训练
在head网络中，有分类、位置框和分割(mask)信息的3个分支，我们可以对head网络进行扩展，加入一个人体关键节点keypoint分支。并对其进行训练，使得我们的模型具备关键节点分析的能力。那么我们的模型结构将如下图所示：
head网络中，红色的keypionts分支为新加入的人体关键节点分支
MaskRCNN模型的解析可以参考此文章 。
本案例的运行环境是 TensorFlow 1.8.0 。
keypoints分支
在RPN中，我们生成Proposal后，当检测到Proposal的分类为"Person"时，对每个部位的关键点生成一个one-hot掩码，训练的目标最终是得到一个56*56的二值掩码，当中只有一个像素被标记为关键点，其余像素均为背景。对于每一个关键点的位置，进行最小化平均交叉熵损失检测，K个关键点是被独立处理的。
人体姿态检测中，人本身可以作为一个目标实例进行分类检测。但是，采取了one-hot编码以后，就可以扩展到coco数据集中被标注的17个人体关键点（例如：左眼、右耳），同时也能够处理非连续型数值特征。
COCO数据集中，对人体中17个关键点进行了标注，包括：鼻子,左眼,右眼,左耳,右耳,左肩,右肩,左肘,右肘,左手腕,右手腕,左膝盖,右膝盖,左脚踝,右脚踝,左小腿,右小腿，如下图所示：
基础环境准备
在使用 ModelArts 进行 AI 开发前，需先完成以下基础操作哦（如有已完成部分，请忽略），主要分为4步（注册–>实名认证–>服务授权–>领代金券）：
1、使用手机号注册华为云账号：点击注册
2、点此去完成实名认证，账号类型选"个人"，个人认证类型推荐使用"扫码认证"。
3、点击进入 ModelArts 控制台数据管理页面，上方会提示访问授权，点击【服务授权】按钮，按下图顺序操作：
4、进入 ModelArts 控制台首页，如下图，点击页面上的"彩蛋"，领取新手福利代金券！后续步骤可能会产生资源消耗费用，请务必领取。
以上操作，也提供了详细的视频教程，点此查看：ModelArts环境配置
在ModelArts中训练Mask R-CNN keypoints模型
准备数据和源代码
第一步：准备数据集和预训练模型
下载完成后，显示如下压缩包
解压后，得到data目录，其结构如下：
data/ ├── mask_rcnn_coco.h5 ├── annotations │ ├── person_keypoints_train2014.json │ ├── ***.json ├── train2014 │ ├── COCO_train2014_***.jpg └── val2014 ├── COCO_val2014_***.jpg复制
其中data/mask_rcnn_coco_humanpose.h5为预训练模型，annotations、train2014和val2014为我们提前准备好的最小数据集，包含了500张图片的标注信息。
第二步：准备源代码
第三步：安装依赖pycocotools
我们使用COCO数据集，需要安装工具库pycocotools
程序初始化
第一步：导入相关的库，定义全局变量
第二步：生成配置项
我们定义Config类的子类MyTrainConfig，指定相关的参数，较为关键的参数有：
- __NAME__： Config的唯一名称
- __NUM_CLASSIS__： 分类的数量，我们只生成圆形，正方形和三角形，再加上背景，因此一共是4个分类
- __IMAGE_MIN_DIM和IMAGE_MAX_DIM__： 图片的最大和最小尺寸，我们生成固定的128x128的图片，因此都设置为128
- __TRAIN_ROIS_PER_IMAGE__： 每张图片上训练的RoI个数
- __STEPS_PER_EPOCH和VALIDATION_STEPS__： 训练和验证时，每轮的step数量，减少step的数量可以加速训练，但是检测精度降低
第三步：创建数据集对象
我们使用封装好的CocoDataset类，生成训练集和验证集。
创建模型
用"training"模式创建模型对象，并加载预训练模型
运行完成后输出下面
训练模型
Keras中的模型可以按照制定的层进行构建，在模型的train方法中，我们可以通过layers参数来指定特定的层进行训练。layers参数有以下几种预设值：
- heads:只训练head网络中的分类、mask和bbox回归
- all: 所有的layer
- 3+: 训练ResNet Stage3和后续Stage
- 4+: 训练ResNet Stage4和后续Stage
- 5+: 训练ResNet Stage5和后续Stage
此外，layers参数还支持正则表达式，按照匹配规则指定layer，可以调用model.keras_model.summary()查看各个层的名称，然后按照需要指定要训练的层。
我们针对不同的layer进行训练，首先，训练head网络中的4个分支：
输出结果：
然后训练ResNet Stage4和后续Stage
最后，对所有layer进行优化，并将训练的模型保存到本地
输出结果：
使用模型检测图片物体
第一步：创建"Inference"模式的模型对象，并加载我们训练好的模型文件
第二步：从验证数据集中随机选出一张图片，显式Ground Truth信息
输出结果，识别图片如下：
第三步：使用模型对图片进行预测，并显示结果
最终识别结果：
总结
使用Mask R-CNN模型实现人体关键节点标注，在head网络中，有分类、位置框和分割(mask)信息的3个分支，我们可以对head网络进行扩展，加入一个人体关键节点keypoint分支。并对其进行训练，使得我们的模型具备关键节点分析的能力。对人体中17个关键点进行了标注，包括：鼻子,左眼,右眼,左耳,右耳,左肩,右肩,左肘,右肘,左手腕,右手腕,左膝盖,右膝盖,左脚踝,右脚踝,左小腿,右小腿，并且取得了不错的效果。