25/2/16 ＜算法笔记＞ DirectPose

DirectPose 是一种直接从图像中预测物体的 6DoF（位姿：6 Degrees of Freedom）姿态 的方法，包括平移和平面旋转。它在目标检测、机器人视觉、增强现实（AR）和自动驾驶等领域中具有广泛应用。相比于传统的位姿估计方法，DirectPose 试图简化复杂的处理流程，采用端到端的方式直接从图像中输出位姿参数。

1. DirectPose 是什么？

DirectPose 是一种端到端的神经网络方法，旨在直接从输入图像获取目标对象的 6DoF 位姿。

6DoF 位姿： 位姿是 3D 空间中一个物体的位置和姿态的完整描述，由 3 个平移（Position，x, y, z） 和 3 个旋转（Orientation，旋转角度 roll, pitch, yaw 或四元数表示） 构成。

相比传统流程（例如先目标检测，再通过点云或关键点匹配生成位姿估计），DirectPose 直接将任务简化为：输入图像后端到端预测出物体的平移和旋转参数，无需中间步骤。

2. 它解决了什么问题？

DirectPose 的提出旨在解决如下问题：

传统方法依赖多步骤处理：
传统的位姿估计方法需要以下步骤：
- 目标检测：找到目标物体的 2D 边界框。
- 特征提取：提取物体的形状特征或关键点。
- 位姿计算：通过几何算法求解 6DoF 位姿，比如 PnP 或 ICP。
  这种分割式流程容易积累误差，尤其是在特征提取和位姿计算中。
需要强鲁棒性：
传统方法在低光照、遮挡、纹理缺失或目标外观变化等情况下性能较差，这使得它们在实际应用中不够稳定。
速度较慢：
多阶段处理意味着更多时间成本，而 DirectPose 作为端到端方法，能够显著压缩推理时间。

3. 工作原理：如何实现端到端的位姿估计？

DirectPose 的架构可以分为以下几个关键步骤：

(1) 图像输入与特征提取

输入的 RGB 图像经由一个 特征提取网络（通常是一个预训练的 CNN 模块，比如 ResNet 或 Transformer），提取到高质量的多尺度特征。这些特征包含了物体的纹理、结构、边界和姿态信息。

(2) 目标检测+位姿回归

DirectPose 同时执行目标检测和物体的 6DoF 位姿预测：
- 目标检测部分： 检测物体的 2D 边界框。例如，使用类似 YOLO 的单阶段检测机制预测目标所在位置。
- 位姿回归部分： 基于目标检测位置，通过一个全连接层或回归头直接预测 6DoF 参数（平移和旋转，具体形式后文详述）。

(3) 输出 6DoF 位姿结果

最终输出物体的位姿：
- 平移 (x,y,z)(x,y,z)：物体在 3D 空间中的位置。
- 旋转 (qw,qx,qy,qz)(qw,qx,qy,qz)：通常用四元数表示物体旋转，避免欧拉角的万向节锁问题。

损失函数

DirectPose 使用多种损失函数来监督模型的预测结果：

平移误差：

旋转误差：

其中 q^是预测四元数，q是 Ground Truth 四元数，⟨⋅,⋅⟩ 表示点积运算。这种方法的目标是最大化两者之间的相似性。

联合损失：
平移误差和旋转误差通常会联合优化：

这里 λpos 和 λrot 是权重，分别调整平移与旋转误差的平衡。

模型构建

DirectPose 的模型包含两个主要分支：

目标检测分支： 用于预测目标的 2D 边界框（类似于 YOLO 的检测头）。
姿态估计分支： 用于回归平移 (x,y,z) 和旋转 (qw,qx,qy,qz)。

整个模型可以是基于一个 YOLO-like 的单阶段目标检测模型，加入姿态回归分支。

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models

class DirectPoseModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1):
        super(DirectPoseModel, self).__init__()
        # 基础特征提取网络（可以替换成 ResNet、EfficientNet 等）
        self.backbone = models.resnet50(pretrained=True)
        self.backbone = nn.Sequential(*list(self.backbone.children())[:-2])  # 去除分类层
        
        # 检测头：预测物体 2D 边界框 (x_min, y_min, x_max, y_max)
        self.det_head = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2048, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(512, 4, kernel_size=1)  # 输出 4 个数值
        )
        
        # 位姿参数头：回归平移 (x, y, z) 和旋转 (q_w, q_x, q_y, q_z)
        self.pose_head = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2048, 512, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),  # 全局池化
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(512, 7)  # 输出 (x, y, z, q_w, q_x, q_y, q_z)
        )

    def forward(self, x):
        # 特征提取
        features = self.backbone(x)
        
        # 检测分支
        bbox = self.det_head(features)  # Shape: [B, 4, H, W]
        
        # 位姿分支
        pose = self.pose_head(features)  # Shape: [B, 7]
        
        return bbox, pose

损失函数定义

DirectPose 使用多任务损失：

检测损失： 用于边界框的预测（如 L1 损失或 GIoU 损失）。
姿态损失： 用于回归物体的平移和平面旋转。

# 平移损失
def translation_loss(pred_translation, gt_translation):
    # 使用 L2 范数
    return torch.nn.functional.mse_loss(pred_translation, gt_translation)

# 旋转损失
def rotation_loss(pred_rotation, gt_rotation):
    # 使用四元数点积计算相似性
    pred_rotation = pred_rotation / torch.norm(pred_rotation, dim=-1, keepdim=True)  # 归一化
    gt_rotation = gt_rotation / torch.norm(gt_rotation, dim=-1, keepdim=True)
    return 1 - (torch.sum(pred_rotation * gt_rotation, dim=-1) ** 2).mean()

# 总损失
def total_loss(pred_bbox, gt_bbox, pred_translation, gt_translation, pred_rotation, gt_rotation):
    # 检测损失
    det_loss = torch.nn.functional.mse_loss(pred_bbox, gt_bbox)

    # 位姿损失
    trans_loss = translation_loss(pred_translation, gt_translation)
    rot_loss = rotation_loss(pred_rotation, gt_rotation)
    
    # 加权组合
    return det_loss + 10 * trans_loss + rot_loss

实现端到端的目标检测和位姿估计（即 DirectPose），核心在于利用一个模型同时完成多个任务，比如检测物体位置、预测物体的三维平移和旋转，所有步骤都是自动化的“端到端”处理。

DirectPose的端到端实现思路

输入一张图片，输出完整检测和位姿信息：

输入： 一张普通 RGB 图片。
输出：
边界框（2D位置）： 物体在图片中框起来的位置。
位姿参数（3D信息）： 物体相对于相机的三维位置 (x,y,z)(x,y,z) 和朝向（旋转，用四元数 (qw,qx,qy,qz)(qw,qx,qy,qz) 表示）。

用一个单模型完成所有任务：

使用一个类似 YOLO 的目标检测模型，但在最终输出中，增加了位姿参数的预测。模型在学习“检测边界框”的同时，也学会“估计物体的三维信息”。
这通过在底层共享同样的特征，同时给不同任务设计 “不同的输出分支” 实现。

模型的结构：

图片特征提取： 模型会从输入图片中学习到各种特征（比如物体的形状、边界、纹理等）。
分支1——用于检测： 一部分特征被用来预测物体在图片中的二维位置（边界框 (xmin,ymin,xmax,ymax))。
分支2——用于估计位姿： 另一部分特征被用来预测物体的位置和朝向（平移 (x,y,z)(x,y,z) 和旋转 (qw,qx,qy,qz)）。

训练模型时，设计任务的“学习目标”：

模型会通过“损失函数”告诉自己哪些输出是对的，哪些是错的。
定义了两个主要的学习目标：
检测损失： 学会画出更准确的边界框（比如用 L1 或 IOU 损失计算真实框和预测框的偏差）。
位姿损失： 学会输出更准确的平移和旋转（通过计算它们的误差，让小数值不断改进）。

最终，这些学习目标会自动反馈到模型的所有部分，优化整个模型。

整个流程是自动化的：

数据输入 -> 模型处理（提取特征 + 分支输出） -> 损失反馈 -> 模型权重调整 -> 输出最终结果。
只需要给模型输入一张图片，它就可以完成从图片到目标检测和位姿估计的所有步骤，而不需要再手动分步骤处理。