Pose Grammar Based Deep Neural Network for 3D Human Pose Estimation
이 논문은 2D 관절 위치로부터 3D 인간 포즈를 효과적으로 추정하기 위해 병렬 선형 및 잔차 레이어를 활용하는 하이브리드 딥러닝 프레임워크인 HEpose를 제안하며, 이를 통해 베이스라인 방법론 대비 정확도를 50% 향상시켰다.
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컴퓨터가 우리처럼 세상을 보게 하려면, 연구자들은 먼저 근본적인 수수께집을 풀어야 한다. 그것은 바로 평면적인 2차원 이미지를 살아 숨 쉬는 3차원 현실로 어떻게 변환하느냐 하는 것이다. 사람이 카메라 앞에 서 있을 때, 이미지는 높이와 너비만을 포착하며 신체가 공간 속에서 어떻게 움직이는지를 정의하는 깊이(depth)를 제거해 버린다. 이 누락된 차원은 로봇을 안내하거나, 캐릭터를 애니메이션화하거나, 혼잡한 거리에서 안전을 모니터링하는 등 기계가 인간의 행동을 이해하는 데 매우 중요하다. 과제는 단 한 장의 스냅샷으로부터 팔꿈치, 무릎, 어깨와 같은 모든 관절의 숨겨진 깊이를 재구성하는 데 있다. 이전의 방법들은 이러한 위치를 추측할 수는 있었지만, 인간 움직임의 복잡성, 의복의 다양성, 그리고 물체가 신체의 일부를 가리는 방식 때문에 종종 어려움을 겪었다. 목표는 컴퓨터가 평면 이미지를 보고 그 안에 있는 사람의 완전한 3차원 골격을 정확하게 매핑할 수 있는 시스템을 만드는 것이다.
최근의 한 연구에서, 연구자 자니아 술타나(Zinia Sultana)와 모 하사눌 카비르(Md Hasanul Kabir)는 인간의 포즈를 추정하기 위해 특별히 설계된 새로운 유형의 인공지능 아키텍처를 설계함으로써 이 문제를 다루었다. 그들의 작업은 특정 작업, 즉 2차원 이미지로부터 133개의 서로 다른 신체 관절 좌표를 가져와 그 정확한 3차원 위치를 예측하는 데 집중한다. 이를 위해 그들은 하나의 거대한 신경망이 전체 문제를 한꺼번에 해결하도록 강요하는 방식에서 벗어났다. 대신, 그들은 세 가지 서로 다른 모델을 동시에 실행하는 하이브리드 시스템을 구축하여, 각 모델이 통찰력을 결합하기 전에 인간 형태의 서로 다른 측면에 집중할 수 있도록 했다. 시스템의 한 부분은 데이터를 처리하기 위해 단순하고 직접적인 연결을 사용하며, 다른 부분은 네트워크가 혼란에 빠지지 않고 스스로의 실수로부터 학습할 수 있도록 돕는 '잔차 블록(residual blocks)'을 갖춘 더 복잡한 구조를 사용한다. 세 번째 구성 요소는 가장 참신한데, 저자들이 '포즈 문법(pose grammar)'이라고 부르는 개념을 통합했다는 점이다. 이 개념은 인체를 단순히 점들의 집합이 아니라, 문장이 단어들이 연결되는 방식을 규정하는 문법적 구조를 가진 것처럼 관절들이 특정한 관계를 맺고 있는 연결된 구조로 취급한다.
연구진은 상세한 3차원 주석이 달린 수천 개의 인체 사례를 포함하고 있는 H3WB라는 방대한 데이터셋을 사용하여 그들의 접근 방식을 테스트했다. 그들은 이 중 64,000개의 사례로 시스템을 훈련시킨 후, 8,000개의 보지 못한 이미지를 예측하도록 도전 과제를 부여했다. 결과는 그들이 HEpose라고 명명한 결합된 접근 방식이 기존의 방법들을 크게 능가한다는 것을 보여주었다. 세 개의 병렬 모델을 실행하고 그 출력을 병합함으로써, 이 시스템은 단일 표준 모델을 사용할 때보다 관절 위치를 예측하는 평균 오차를 거의 절반으로 줄였다. 이 시스템은 신체 부위 간의 관계를 이해하는 데 특히 효과적이었다. 연구진이 관절 연결을 처리하는 구성 요소를 제거했을 때 정확도가 급격히 떨어졌는데, 이는 신체가 어떻게 연결되어 있는지 이해하는 것이 개별 관절을 보는 것만큼 중요하다는 것을 증명했다.
이 연구의 핵심 발견 중 하나는 시스템의 복잡성 사이에서 적절한 균형을 찾는 것의 중요성이었다. 연구진은 더 깊은 시스템이 더 잘 학습할 것이라는 희망을 품고 네트워크에 더 많은 층을 추가하는 실험을 진행했다. 그러나 그들은 너무 많은 층을 추가하는 것이 오히려 성능을 저해하며, 모델이 새로운 상황에 일반화하는 법을 배우기보다는 훈련 데이터를 암기하게 만든다는 것을 발견했다. 그들은 이러한 복잡한 블록 3개 층을 가진 특정 구성이 완벽한 균형을 이루어, 모델이 혼란에 빠지지 않고 인간 움직임의 미묘한 차이를 학습할 수 있게 한다는 것을 찾아냈다. 또한, 연구는 언어 처리에서 성공을 거둔 것으로 유명한 '트랜스포머(transformers)'라는 대중적인 기술의 사용을 명시적으로 배제했다. 연구진은 처음에 이 아키텍처를 사용해 보았으나, 데이터가 순차적으로 배열되어 있지 않아 해당 데이터셋과 함께 작동하는 데 실패했음을 발견했다. 이 실패는 그들이 결국 성공을 거둔 병렬 다중 경로 구조에 집중하도록 접근 방식을 정교화하는 계기가 되었다.
최종 시스템인 HEpose는 분야의 표준 벤치마크인 150밀리미터 오차 범위 내에서 올바른 관절 위치를 식별하는 데 높은 정확도를 달달성함으로써 그 강점을 입증했다. 다른 최첨단 방법들과 비교했을 때, 이 새로운 아키텍처는 신체, 얼굴, 손에 대해 일관되게 더 정확한 결과를 생성했다. 연구진은 자신들의 시스템이 매우 효과적이지만, 초기 2차원 관절 위치가 이미 알려져 있고 정확하다는 가정에 의존한다고 언급했다. 실제 응로 적용에서는 이 시스템이 평면 이미지에서 관절이 어디에 있는지 먼저 감지할 수 있는 별도의 도구와 결합되어야 함을 의미한다. 이러한 의존성에도 불구하고, 이 연구는 서로 다른 유형의 신경망을 결과하고 인간 신체의 자연스러운 연결을 존중하는 것이 기계가 놀라운 정밀도로 인간의 자세를 보고 이해하게 만들 수 있음을 보여줌으로써 명확한 앞날을 제시한다. 이 작업은 컴퓨터 비전의 미래가 더 크고 단일한 모델을 구축하는 것이 아니라, 문제를 한 번에 여러 각도에서 바라볼 수 있는 지능형 시스템을 만드는 데 있다는 것을 시사한다.
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