《Fine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints》
，Nataniel Ruiz Eunji Chong James M. Rehg. multi-loss
代码链接：/natanielruiz/deep-head-pose
1.引言：
本文提出了一种简洁和鲁棒的方式来确定姿态，通过训练一个multi-loss的卷积神经网络。
直接使用RGB结合分类和回归损失来预测Euler angles（yaw，pitch and roll）。
2.网络结构：
本文提出使用3个分离的losses，为每一个角度。每个loss由两部分组成：a binned pose classification and a regression component 组成。
最后为每一个欧拉角的损失为：
实现细节： 1） 对欧拉角（Yaw，Pitch，Roll）按角度区间进行分类，比如3度，那么Yaw：-90-+90，可以分成180/3= 60个类别，Pitch和Roll同Yaw角类似。这样就可以进行分类任务了。 2） 对分类的结果恢复成实际的角度，类别*3-90，在和实际的角度计算回归损失。 3） 最后将回归损失和分类损失进行合并来得到最后的损失，回归损失的前面增加了一个权重系数α。
3.测试：
1）不同测试集的测试结果
2）不同网络结构设置α参数的结果比较
不同的网络结构需要自行去调节α进行训练。
4.小结：
使用分类和回归的方式进行约束，可以提升姿态估计的准确率。
但数据集构建比较麻烦。
5.部分参考代码：
伪代码：
# 类别数（yaw：60类）
idx_tensor1 = [idx for idx in xrange(60)]
idx_tensor1 = tf.convert_to_tensor(idx_tensor1,dtype=tf.float32)
# yaw角groundtruth获取
# continous labels
label_yaw_cont=ordinal_batch[:,0]
# binned labels
label_yaw_bin=nominal_batch[:,0]
# 分类损失
# Cross entropy loss
loss_yaw_cl =tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits (labels=tf.cast(label_yaw_bin,tf.int64), logits=logits_nominal_yaw))
# 回归损失
# MSE loss
yaw_predict = tf.nn.softmax(logits_nominal_yaw)
logits_ordinal_yaw = tf.reduce_mean(yaw_predict*idx_tensor1,1)*3-90
loss_yaw_reg = tf.reduce_mean((logits_ordinal_yaw-label_yaw_cont)**2)
# 总损失
#total loss
alpha=FLAGS.alpha
loss_yaw =tf.add_n([loss_yaw_cl,alpha * loss_yaw_reg])
转自：
/u013841196/article/details/82949739
