本文分享自华为云社区《使用Mask R-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者： 运气男孩。
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Mask R-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的Mask R-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。
Mask R-CNN整体架构，它的3个主要网络：
- backbone网络，用于生成特征图
- RPN网络，用于生成实例的位置、分类、分割(mask)信息
- head网络，对位置、分类和分割(mask)信息进行训练
在head网络中，有分类、位置框和分割(mask)信息的3个分支，我们可以对head网络进行扩展，加入一个人体关键节点keypoint分支。并对其进行训练，使得我们的模型具备关键节点分析的能力。那么我们的模型结构将如下图所示：
head网络中，红色的keypionts分支为新加入的人体关键节点分支
MaskRCNN模型的解析可以参考此文章（https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/wiki/Mask-R-CNN模型解析） 。
本案例的运行环境是 TensorFlow 1.8.0 。
keypoints分支在RPN中，我们生成Proposal后，当检测到Proposal的分类为"Person"时，对每个部位的关键点生成一个one-hot掩码，训练的目标最终是得到一个56*56的二值掩码，当中只有一个像素被标记为关键点，其余像素均为背景。对于每一个关键点的位置，进行最小化平均交叉熵损失检测，K个关键点是被独立处理的。
人体姿态检测中，人本身可以作为一个目标实例进行分类检测。但是，采取了one-hot编码以后，就可以扩展到coco数据集中被标注的17个人体关键点（例如：左眼、右耳），同时也能够处理非连续型数值特征。
COCO数据集中，对人体中17个关键点进行了标注，包括：鼻子,左眼,右眼,左耳,右耳,左肩,右肩,左肘,右肘,左手腕,右手腕,左膝盖,右膝盖,左脚踝,右脚踝,左小腿,右小腿，如下图所示：
