【论文阅读笔记】【Hand Pose Estimation-Interacting Hand】 Interacting Attention Graph for Single Image Two-Han

CVPR 2022 (Oral)

读论文思考的问题

1. 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？

   问题：

   • 如何将图卷积神经网络（GCN）结构应用到双手交互识别上，且能很好地解决双手的遮挡、相似和交互的问题？

   背景：

   • 双手识别的挑战：1. 严重的相互遮挡，双手形状类似。2. 难以有效地建模交互的上下文信息

   • 稀疏的局部图像特征（heatmap 等）对于解决遮挡问题可能不是很有用，且难以建模 dense interaction context

   • 现有的 GCN 结构在双手识别上应用得不是很好

2. 文章提出了什么样的解决方法？

   • 提出了基于 GCN 的 IntagHand 模型，使用一种 corase-to-fine 的方式直接回归、修正出每个顶点的坐标

   • 提出了 2 个基于 attention 的模块，对双手的问题进行建模

     1. PIFA：对 vertex feature 和 patched image feature 做 alignment，为每个节点提供图片的全局信息

     2. CHA：对双手的 vertex feature 做 cross-attention，缓解双手的相互遮挡问题

   • 通过辅助任务（手部分割、节点预测等），提取出对手部信息和双手上下文敏感的图像特征

3. 你觉得解决方法的关键之处在哪里？

   • 网络的节点特征有和全局的图像特征做交互，且网络对双手的节点特征做了显式的交互建模，这些都对缓解双手的交互、遮挡问题起到了不小的作用

4. 这个解决方法的局限性在哪里？有没有更好的解决方法？

   • 只用了 GCN，完全没有用 MANO，这可能会导致网络预测的结果不稳定（from MeMaHand）

   • 生成的双手 mesh 可能存在交互问题（穿模）

   • 双手交互针对的是所有的节点特征，这样会不会带来一些冗余的计算？（比如一些离得特别远的节点就没有必要计算）

5. 文章是通过设计什么样的实验来支撑其解决方法的有效性的？这些实验你觉得有效吗？

   实验：

   1. 在 InterHand2.6M 上和其他方法的对比（MPJPE, MPVPE, PCK curve）

   2. 消融实验

      1. 有无 CHA

      2. 有无 PIFA

      3. PIFA 是否运用不同分辨率的特征

要点

1. PIFA 中，每一个 block 用到的 patched image feature 的分辨率是不一样的（8×8，16×16，32×32）