키포인트 탐지란 무엇인가?
- 키포인트 탐지는 객체(종종 사람)의 위치와 해당 영역 내에서 중요한 지점(예: 다리, 팔, 머리)을 식별하는 것을 목표
- 키포인트 탐지는 스마트폰의 얼굴 인식, 자율주행차의 객체 추적 지원, 의료 이미지 분석에 이르기까지 다양한 최첨단 기술의 핵심
- 키포인트 탐지는 -> 컴퓨터가 이미지에서 독특한 특징을 식별하고 정확한 지점을 지정할 수 있게 합니다.
- 이러한 키포인트는 참조 마커 역할을 하여 기계가 복잡한 시각 데이터를 해석할 수 있도록 도와줍니다.
- 이 블로그 게시물에서는 키포인트가 무엇이며 어떻게 탐지되는지 탐구할 것입니다.
- 또한 이를 가능하게 하는 다양한 기술과 알고리즘을 살펴보고, 이 기술에 의존하는 실제 응용 프로그램들을 분석할 것입니다.
키포인트 탐지란 무엇인가?
- 키포인트 탐지란 이미지나 비디오 프레임 내에서 특정한, 뚜렷한 지점이나 위치를 식별하는 작업을 말합니다.
- 키포인트 탐지에는 몇 가지 하위 유형이 있습니다:
- 사람 자세 추정(Human pose estimation): 사람과 관련된 키포인트 식별
- 손 자세 추정(Hand pose estimation): 사람 손과 관련된 키포인트 식별
- 얼굴 키포인트(Facial key points): 사람 얼굴의 키포인트 식별
- 동물 키포인트(Animal key points): 동물(예: 고양이, 물고기)에서 키포인트 식별
- 키포인트 탐지는 객체에서 키포인트를 식별해야 할 때 어디에서나 사용할 수 있습니다.
- 두 개의 키포인트(꼬리와 머리)가 발견된 예시
키포인트 탐지 방법
- 키포인트 탐지 프로세스는 다른 컴퓨터 비전 프로세스와 유사하지만, 큰 차이점은 식별하려는 키포인트로 이미지를 주석 처리해야 한다는 것입니다.
- 키포인트 탐지 과정은 다음 주요 단계들로 구성됩니다:
- 데이터 준비(Data Preparation):
- 키포인트가 포함된 이미지 데이터셋을 수집하고 주석 처리
- 모델 선택 및 훈련(Model Selection and Training):
- 키포인트 탐지에 적합한 딥러닝 아키텍처를 선택하고 주석 처리된 데이터셋에서 훈련시킵니다.
- 모델은 이미지 입력을 기반으로 키포인트를 예측하는 방법을 학습해야 합니다.
- 모델 평가(Model Evaluation):
- 별도의 검증 데이터셋을 사용하여 모델 성능을 평가합니다.
- Mean Average Precision(mAP) 또는 유클리드 거리 오류와 같은 메트릭을 사용하여 키포인트 탐지 정확도를 평가할 수 있습니다.
- 탐지(Detection):
- 훈련된 모델을 사용하여 새로 보지 못한 이미지에서 키포인트를 탐지합니다.
- 이미지를 모델에 입력으로 제공하면 모델이 키포인트를 예측합니다.
키포인트 탐지의 일반적인 기술 및 알고리즘
- 이 섹션에서는 인기 있는 키포인트 탐지 딥러닝 기술들을 살펴보겠습니다.
YOLO
YOLO는 주로 객체 탐지에 사용되지만, 키포인트 탐지 작업에도 적응할 수 있습니다. 이를 위해 네트워크에 추가적인 출력 레이어를 추가하여 키포인트 좌표를 예측하게 만듭니다. 각 키포인트는 이러한 레이어의 출력 채널 집합에 대응됩니다.
예를 들어, PoseTED에서는 YOLO-v4가 사람 탐지에 사용되며, 이는 경계 상자를 사용해 사람의 위치를 지정합니다. 그런 다음 Spatial Transformer Network(STN)를 적용하여 예측된 경계 상자를 기반으로 원본 이미지를 자르고 관심 영역을 추출합니다.
백본 네트워크는 이러한 영역을 처리하여 포괄적인 특징 표현을 생성합니다. 키포인트 탐지 과정은 경계 상자에 상대적으로 이루어지며, 위치 인코딩을 포함한 트랜스포머 인코더-디코더에 의해 촉진됩니다. 최종적으로 예측 기반 피드포워드 네트워크(FFN)가 키포인트를 예측하고, 이를 다양한 신체 부위에 해당하는 벡터로 표현합니다.
또한, Ultralytics YOLOv8 아키텍처도 키포인트 탐지를 지원합니다.
OpenPose
OpenPose는 컨볼루션 신경망(CNN) 백본을 사용하여 입력 이미지나 비디오 프레임에서 여러 신체 부위, 손, 발, 얼굴 등을 동시에 탐지하는 컴퓨터 비전 프레임워크입니다.
OpenPose는 신체 부위의 존재 가능성과 부위 간의 공간적 관계를 포착하는 신뢰도 맵과 부분 친화성 필드(PAF)를 생성합니다. 그런 다음 후처리 기술을 적용하여 키포인트와 그 연결을 식별하여 사람의 자세를 추정하고 시각화할 수 있습니다.
결과적으로 생성된 키포인트 좌표는 제스처 인식, 행동 인식, 피트니스 추적 등 다양한 분야에서 응용되며, OpenPose는 사람 자세 추정에 유용한 도구로 활용됩니다.
Keypoint-RCNN
Keypoint-RCNN은 Faster R-CNN 객체 탐지 모델을 확장한 키포인트 탐지 프레임워크입니다. 먼저 Region Proposal Network(RPN)를 사용하여 영역 제안을 생성한 다음, CNN 기반 객체 탐지 헤드를 사용해 이러한 제안을 세부 조정합니다.
Keypoint-RCNN은 객체 경계 상자뿐만 아니라 각 제안 내에서 키포인트 위치도 예측하며, 키포인트 헤드를 사용합니다.
이 모델은 객체 라벨과 키포인트 주석이 포함된 주석 데이터셋을 사용해 훈련되며, 다중 작업 손실 함수를 사용하여 객체 탐지와 키포인트 추정을 최적화합니다. 이를 통해 Keypoint-RCNN은 이미지 내 객체의 키포인트를 정확하게 탐지하고 예측할 수 있어, 사람 자세 추정 및 객체 조작 작업 등에 유용합니다.
CenterNet
CenterNet은 객체의 중심과 관련된 키포인트 위치를 식별하는 객체 탐지 프레임워크입니다. 이 모델은 객체 중심 지점을 히트맵으로 예측하고, 객체 크기를 회귀값으로 예측
하는 단일 단계 접근 방식을 채택합니다. 각 객체의 경계 상자 내에서 동시에 키포인트 위치를 예측합니다.
CenterNet은 키포인트 헤드를 사용하여 단일 모델에서 키포인트를 탐지하고 추정할 수 있습니다. 이 아키텍처는 객체 탐지 프로세스를 단순화하고 계산을 줄이며, 사람 자세 추정 및 객체 탐지와 같은 작업에서 강력한 성능을 발휘하여 다양한 응용 분야에 유용한 솔루션입니다.
키포인트 탐지 응용 분야
- 키포인트 탐지는 다양한 도메인에서 응용되어 기계가 시각적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있게 합니다.
- 여기에서는 키포인트 탐지가 다양한 분야에서 미치는 영향력 있는 응용 사례들을 탐구합니다:
- 객체 인식(Object Recognition): 키포인트 탐지는 객체 인식 작업에서 매우 중요합니다. 키포인트를 통해 기계는 특정 특징점을 식별하고 구별할 수 있습니다. 이는 로봇이 환경 내 객체를 인식하고 이를 조작 및 탐색하는 데 필수적입니다.
- 증강 현실(Augmented Reality, AR): 증강 현실 애플리케이션은 가상 객체를 실제 세계와 정렬하기 위해 키포인트 탐지에 크게 의존합니다. 카메라 피드에서 주요 특징을 식별함으로써, AR 시스템은 실제 환경에 디지털 정보를 오버레이하여 게임, 마케팅, 내비게이션에서 경험을 향상시킵니다.
- 사람 자세 추정(Human Pose Estimation): 키포인트 탐지는 사람의 주요 관절 및 신체 부위를 정밀하게 식별하는 데 필수적입니다. 이는 피트니스 추적, 스포츠 분석, 제스처 인식 시스템과 같은 응용 프로그램에 필수적입니다.
