

Привет! Замечательный выбор. Если ViTPose брал задачу "грубой силой" огромного трансформера, то **TokenPose** — это элегантный пример гибридной архитектуры, где трансформеры используются прицельно для моделирования биомеханических связей.

Для **SmartRep** эта статья представляет огромный интерес, потому что она напрямую атакует одну из наших главных проблем — **самоокклюзию** (перекрытие частей тела). Идея "токенов суставов" позволяет сети "догадываться", где находится невидимое запястье, опираясь на положение видимого локтя и плеча.

Давай проведем глубокий анализ работы Li et al. через призму наших жестких требований.

---

### 1. МЕТАДАННЫЕ

- **Полное название:** TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation (TokenPose: Изучение токенов ключевых точек для оценки позы человека)
    
- **Авторы:** Yanjie Li, Shoukui Zhang, Zhicheng Wang, Sen Yang, Wankou Yang, Shu-Tao Xia, Erjin Zhou
    
- **Аффилиации:** Tsinghua University, Megvii Technology, Southeast University
    
- **Год, venue:** 2021, ICCV
    
- **Рейтинг venue:** A* (топ-конференция в CV)
    
- **DOI / arXiv ID:** arXiv:2104.03582
    
- **Цитирований:** >350
    

---

### 2. КЛЮЧЕВАЯ ИДЕЯ (Core Contribution)

- **Какую проблему решает статья?** Чистые CNN (типа HRNet) плохо моделируют явные структурные связи между суставами, что приводит к ошибкам при сильных перекрытиях (окклюзиях).
    
- **Что предлагается?** Ввести обучаемые **токены ключевых точек (keypoint tokens)**. Изображение обрабатывается CNN-экстрактором, превращается в "визуальные токены" и подается в трансформер _вместе_ с токенами суставов.
    
- **Принципиальная новизна:** В отличие от CNN, которые предсказывают карты суставов независимо, TokenPose заставляет токены суставов взаимодействовать как с изображением, так и _друг с другом_ через механизм Self-Attention.
    
- **Главная гипотеза:** Явное моделирование кинематических связей между суставами через attention внутри трансформера позволит резко повысить устойчивость к окклюзиям и снизить количество параметров по сравнению с тяжелыми CNN.
    

---

### 3. АРХИТЕКТУРА И МЕТОД

#### 3.1. Тип подхода

- **Размерность:** 2D
    
- **Стратегия:** Top-down
    
- **Регрессия:** Heatmap-based
    
- **Темпоральность:** Per-frame
    
- **Backbone:** Гибридный (CNN stem + Transformer encoder)
    

#### 3.2. Описание архитектуры

- **Вход:** Кроп человека ($256 \times 192$).
    
- **CNN Stem:** Используется легковесная CNN (ResNet или первые стадии HRNet) для извлечения 2D карт признаков. Это решает проблему локальных деталей.
    
- **Токенизация:** Карта признаков $H \times W \times C$ сплющивается (flatten) в последовательность из $L = H \times W$ визуальных токенов. К ним добавляется 2D позиционное кодирование (Positional Encoding).
    
- **Keypoint Tokens:** Создается набор из $K$ случайно инициализированных обучаемых векторов (где $K$ — число суставов, например 17 для COCO).
    
- **Transformer:** Визуальные токены и токены суставов конкатенируются и проходят через несколько слоев трансформера. Суставы "смотрят" на картинку и друг на друга.
    
- **Head (Декодер):** Из выхода трансформера берутся только $K$ токенов суставов. Каждый токен проходит через простой Linear слой (MLP), который проецирует вектор размерности $C$ в вектор размерности $H \times W$, после чего он reshape-ается в 2D тепловую карту сустава.
    

#### 3.3. Визуальные материалы из статьи

- **Figure 1:** Сравнивает парадигму CNN (неявное обучение) с TokenPose (явное обучение связей через attention).
    
- **Figure 2:** Главная диаграмма архитектуры. Показывает конкатенацию визуальных (синих) и суставных (красных) токенов.
    
- **Figure 4 (Анализ Attention):** **Критически важный рисунок.** Показывает карты внимания (attention maps) токенов суставов. Видно, что при предсказании невидимого сустава сеть переносит фокус внимания на биомеханически связанные с ним _видимые_ суставы.
    

#### 3.4. Математическая формализация

- **Формирование входа в трансформер:**
    
    $$X = [T_1, T_2, ..., T_K, V_1, V_2, ..., V_{HW}] + PE$$
    
    Где $T_i$ — токены суставов, $V_j$ — визуальные токены, $PE$ — позиционное кодирование.
    
- **Декодирование тепловых карт (Heatmap Prediction):**
    
    Для каждого $i$-го сустава его обновленный токен $T_i'$ преобразуется в тепловую карту $H_i$:
    
    $$H_i = \text{Reshape}_{H \times W}(\text{Linear}(T_i'))$$
    
    **[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]:** Это блестящий и очень "дешевый" декодер, не требующий тяжелых Deconv слоев.
    

#### 3.5. Ключевые технические решения

- Гибридизация: CNN используется только там, где она сильна (low-level features), а трансформер — для глобального контекста.
    
- Обучаемые токены суставов автоматически выучивают статистику взаимного расположения костей человека.
    

---

### 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

#### 4.1. Датасеты

|**Датасет**|**Размер**|**Тип**|**Разрешение**|**Домен**|**Public?**|
|---|---|---|---|---|---|
|COCO|~118K / 5K / 20K|2D|Various|General|Да|
|MPII|25K / - / 3K|2D|Various|General|Да|

#### 4.2. Метрики

- **Координатные:** AP, AP@.50, AP@.75, AR (COCO), PCKh@0.5 (MPII).
    
- **Угловые:** **НЕ УКАЗАНО В СТАТЬЕ**.
    
- **Деплоймент:** Params, FLOPs. Latency не измерялось.
    
- **Робастность:** Исследовали поведение модели на намеренно аугментированных изображениях с перекрытиями (occlusion robustness).
    

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]:** Валидация на фитнесе отсутствует, метрики сугубо координатные.

#### 4.3. Сравнительная таблица результатов (на COCO val)

|**Метод**|**Структура**|**Params**|**FLOPs**|**AP**|
|---|---|---|---|---|
|SimpleBaseline|ResNet-50|34.0M|8.9G|70.4|
|HRNet-W32|CNN|28.5M|7.1G|74.4|
|**TokenPose-S**|ResNet-50 + TF|**21.6M**|**5.7G**|**73.5**|
|**TokenPose-L/D24**|HRNet + TF|**29.8M**|**11.5G**|**75.8**|

**[МОЙ КОММЕНТАРИЙ]:** TokenPose-S превосходит классический ResNet-50 baseline при меньшем количестве параметров и FLOPs. Версия на базе HRNet обходит оригинальный HRNet.

#### 4.4. Ablation Study

- Если убрать взаимодействие токенов суставов _друг с другом_ (запретить attention между $T_i$ и $T_j$), AP падает. Это доказывает важность моделирования кинематики.
    

---

### 5. RESULTS & DISCUSSION

#### 5.1. Основные выводы

Представление суставов как явных токенов позволяет трансформеру выучивать биомеханические (кинематические) ограничения. Модель показывает высокую эффективность при снижении числа параметров.

#### 5.2. Качественный анализ

Модель отлично достраивает перекрытые части тела. Авторы показывают, что attention токена "левое запястье" при его невидимости сильно активируется на токене "левый локоть" и "левое плечо".

#### 5.3. Edge-готовность (специально для SmartRep)

|**Параметр**|**Значение в статье**|**Соответствие SmartRep (<10 мс, <30 МБ, ≥30 fps)**|
|---|---|---|
|Hardware|Обучение на GPU|Не измеряли для edge.|
|Latency|Не указано|**Не проходит.** Несмотря на сокращение FLOPs, attention над визуальными токенами (даже сплющенными до 256 или 1024) на мобильном CPU займет 20-50+ мс.|
|FPS|Не указано|Вероятно, <15 fps на Snapdragon.|
|Model size|21.6M - 29.8M|**Проходит (со скрипом).** С квантованием INT8/FP16 влезет в <30 МБ.|
|FLOPs|5.7G - 11.5G|**Провал.** Требуется <1.5G для реалтайма на CPU.|

---

### 6. ПРЕИМУЩЕСТВА ПОДХОДА

- **Изящное решение проблемы окклюзии:** Модель "знает" анатомию и опирается на нее при предсказании.
    
- **Упрощенный декодер:** Замена тяжелых transposed convolutions на простой MLP из трансформера сильно экономит память.
    

---

### 7. НЕДОСТАТКИ И ОГРАНИЧЕНИЯ

- Вычислительная сложность трансформера.
    
- Токены не выучивают _настоящую_ 3D-кинематику, только 2D-зависимости, что может давать сбои в нестандартных позах (например, в мостике), если их не было в COCO.
    
- Отсутствие темпоральности.
    

---

### 8. РЕЛЕВАНТНОСТЬ ДЛЯ SMARTREP

Оцени по шкале 1–5 каждый аспект:

|**Аспект**|**Оценка (1–5)**|**Комментарий**|
|---|---|---|
|Edge-готовность|2|Лучше, чем ViTPose, но FLOPs все еще слишком высоки для CPU <10ms.|
|Точность по угловым метрикам|3|Не измерялось.|
|Устойчивость к самоокклюзии|5|**Одно из лучших решений в классе.**|
|Работа с нестандартными позами|4|Зависимости выучиваются автоматически (нужно только дообучить на Fit3D).|
|Темпоральная стабильность|1|Отсутствует.|
|Применимость к циклическим движениям|1|Отсутствует.|
|Валидация на фитнес датасетах|1|Отсутствует.|
|Робастность к truncation|4|Справляется за счет глобального контекста.|
|Возможность fine-tuning|4|Возможна.|
|Доступность кода|5|Код открыт (PyTorch).|

**Конкретные элементы для заимствования (Привязка к направлению 🅲):**

- **Сама концепция Keypoint Tokens.** Мы можем взять эту идею и интегрировать её в ультра-легкую CNN (например, MobileNetV3). Мы можем использовать легкий "кинематический трансформер" только _над токенами суставов_ на поздних этапах, не делая дорогостоящий attention над пикселями. Это биомеханически-информированная архитектура (направление 🅲).
    

---

### 9. СВЯЗЬ С ДРУГИМИ РАБОТАМИ

- Базируется на экстракторах из HRNet и ResNet.
    
- Развивает идеи трансформеров в CV (как DETR в object detection).
    
- Альтернатива ViTPose (TokenPose гибридный, ViTPose — чистый).
    

---

### 10. КРИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА (Peer-Review)

|**Критерий**|**1–10**|**Комментарий**|
|---|---|---|
|Новизна|9|Применение обучаемых токенов для суставов было свежей идеей.|
|Техническая глубина|8|Хороший анализ механизмов внимания.|
|Экспериментальная строгость|8|Стандартный COCO бенчмаркинг.|
|Ясность изложения|9|Хорошо читается.|
|Воспроизводимость|10|Открытый код.|
|Значимость для community|8|Повлияло на развитие гибридных архитектур.|
|Релевантность edge-deployment|3|Легче конкурентов, но все еще не mobile-friendly.|

**Общая оценка:** Weak Accept (для edge), Strong Accept (для понимания борьбы с окклюзией).

---

### 11. КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ

1. Главный вклад статьи: Введение обучаемых токенов ключевых точек, которые через механизм self-attention явно моделируют структурные (кинематические) связи человека.
    
2. Самое сильное техническое решение: Замена тяжелых CNN-декодеров на простой MLP над токенами суставов.
    
3. Главный недостаток: FLOPs (5.7G+) не позволяют использовать модель на мобильных процессорах с задержкой <10 мс.
    
4. Самый полезный элемент для SmartRep: **Механизм Keypoint Tokens (как форма неявной биомеханической регуляризации)** — отлично решает проблему перекрытых рук/ног.
    
5. Что изучить дополнительно после этой статьи: Сети, применяющие трансформеры в темпоральном домене (PoseFormer, MotionBERT).
    
6. Приоритет для нашего исследования: **СРЕДНИЙ** (важно для понимания окклюзий, но прямо не используем).
    
7. Связанные статьи, которые стоит прочитать следом: MotionBERT, RTMPose.
    

---

## ИТОГОВАЯ КАРТОЧКА

Markdown

````
---
title: "TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation"
title_ru: "TokenPose: Изучение токенов ключевых точек для оценки позы человека"
authors: [Li, Zhang, Wang, Yang, Yang, Xia, Zhou]
year: 2021
venue: "ICCV"
venue_tier: "A*"
doi: "arXiv:2104.03582"
tags: [pose_estimation, biomech, occlusion]
pose_dim: "2d"
strategy: "top_down"
backbone: "Hybrid (CNN + Transformer)"
params_M: 21.6
flops_G: 5.7
latency_ms: 
hw_tested: "GPU"
relevance_to_smartrep: 3
direction: "C"
priority: "MEDIUM"
---

# TokenPose: Изучение токенов ключевых точек для оценки позы человека

## TL;DR
Статья предлагает гибридную архитектуру, где признаки извлекаются CNN, а затем обрабатываются трансформером. Ключевая фишка — добавление $K$ обучаемых «токенов суставов», которые взаимодействуют с изображением и друг с другом, явно выучивая биомеханические (кинематические) связи, что резко улучшает работу при самоокклюзиях.

## Проблема
Классические CNN (HRNet, ResNet) предсказывают тепловые карты суставов относительно независимо. При сильных перекрытиях частей тела (окклюзиях) локальных визуальных признаков не хватает, а глобальные связи моделируются неявно и слабо.

## Гипотеза / вклад
- Введение Keypoint Tokens, представляющих каждый сустав.
- Совместная обработка визуальных токенов и токенов суставов в трансформере позволяет суставам "подглядывать" друг за другом (attention), формируя структурный каркас позы.

## Метод
Изображение прогоняется через CNN-stem для получения карт признаков. Они сплющиваются в визуальные токены с добавлением Positional Encoding. К ним добавляются обучаемые векторы суставов (Keypoint Tokens). Трансформер обрабатывает эту последовательность. На выходе берутся только токены суставов, которые через простой линейный слой разворачиваются в 2D тепловые карты.

## Датасеты
| Датасет | Размер | Метрика | Результат |
|---|---|---|---|
| COCO val | 5K | AP | 73.5 (TokenPose-S) |
| MPII | 3K | PCK@0.5 | 89.6 (TokenPose-S) |

## Сравнение с SOTA
TokenPose-S превосходит SimpleBaseline (ResNet-50), используя меньше параметров (21.6M vs 34M) и значительно меньше FLOPs (5.7G vs 8.9G). Тяжелая версия на уровне HRNet, но устойчивее к окклюзиям.

## Edge-метрики
| Параметр | Значение | hw |
|---|---|---|
| Latency | НЕ УКАЗАНО | - |
| FPS | НЕ УКАЗАНО | - |
| Params | 21.6M (Small) | - |
| FLOPs | 5.7G | - |

## Ограничения / слабости
Механизм внимания над визуальными токенами требует значительных вычислений (FLOPs > 5G), что делает сеть слишком медленной для мобильных CPU в реалтайме (<10 мс). Отсутствует темпоральное сглаживание и 3D-глубина.

## Релевантность SmartRep
Идея моделирования связей между суставами через "Keypoint Tokens" (направление 🅲) критически важна для решения проблемы перекрытых рук в фитнес-упражнениях. В SmartRep мы не сможем использовать архитектуру TokenPose "как есть", но мы можем заимствовать дизайн легкого трансформера-декодера, работающего *только поверх координат суставов* на поздних этапах дешёвой CNN.

## Gap для нас
Работа сфокусирована на решении проблемы окклюзий на статических общих фото, при этом **не рассматривается** угловая биомеханическая точность суставов, не применяются темпоральные данные (видео) и модель не достигает требуемой задержки инференса на edge-устройствах.

## Ссылки на связанные статьи
[[HRNet]], [[ViTPose]]

## Код / данные
- Repo: https://github.com/leeyegy/TokenPose
- Pretrained: Да
- Датасет: COCO, MPII

## BibTeX
```bibtex
@inproceedings{li2021tokenpose,
  title={TokenPose: Learning Keypoint Tokens for Human Pose Estimation},
  author={Li, Yanjie and Zhang, Shoukui and Wang, Zhicheng and Yang, Sen and Yang, Wankou and Xia, Shu-Tao and Zhou, Erjin},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision},
  pages={11313--11322},
  year={2021}
}
````

```
---
Если хочешь, мы можем перейти к анализу современных edge-оптимизированных моделей (например, **MoveNet**, **RTMPose**) или темпоральных (как **MotionBERT**), чтобы наконец закрыть требования по latency и MAE для SmartRep. Что выбираешь?
```