RTMWPose-x: mejora de rendimiento en la tarea de estimación de poses de SOA
Presento una versión revisada y traducida de las preguntas y respuestas sobre evaluación, resolución de entrada, diseño de puntos clave y fiabilidad, junto con recomendaciones prácticas y ejemplos basados en experiencias comunes en visión por computador.
1) Resolución de entrada y ganancias esperadas. RTMWPose-x reporta 70.2 AP en estimación de cuerpo entero usando entradas 384×288. En datasets públicos donde las imágenes son relativamente bajas en resolución (por ejemplo 640×640 como máximo), escalar la entrada de la red a tamaños mayores tiene el potencial de mejorar la precisión, pero no es garantizado sin más cambios. Factores a considerar: a) señal disponible en la imagen: si los detalles finos están presentes en las imágenes originales de alta resolución, aumentar la resolución de entrada permite que los heatmaps representen los puntos con mayor precisión; b) arquitectura y capacidad del modelo: redes con backbones y heads limitados pueden no aprovechar resoluciones mayores sin aumentar parámetros o reconfigurar los estratos; c) entrenamiento y regularización: hay que reentrenar o hacer fine tuning con política de augmentación adecuada y learning rate; d) coste computacional y memoria: elevar 384×288 a 768×576 o 1152×864 incrementa FLOPs y memoria, afectando batch size y latencia. En el caso de Sapiens con entradas 1024×768, la mejora puede ser atribuible en parte a mayor resolución pero también a diseño del modelo, dataset de entrenamiento y postprocesos. En resumen, RTMWPose-x probablemente se beneficiaría en datasets de alta resolución si se reentrena con esos tamaños, se ajustan hiperparámetros y se aumenta la capacidad del backbone o se usan técnicas multiescala y test-time augmentation.
2) Ruido en anotaciones y fiabilidad del AP. El AP depende directamente de la calidad de las anotaciones de validación. Anotaciones manuales contienen errores sistemáticos y aleatorios que degradan la señal de evaluación: puntos incorrectos o inconsistentes reducen la AP real del método aunque las predicciones sean razonables. Si las etiquetas fueran más limpias y consistentes, las métricas AP tenderían a mejorar. Para mitigar este problema se recomiendan prácticas como crear un pipeline de validación más estricto, revisar samples difíciles, usar anotación por consenso, emplear medidas robustas como OKS con tolerancias ajustadas, o generar validación sintética con etiquetas perfectas para calibrar expectativas. En nuestros experimentos es habitual combinar datasets públicos con limpieza adicional en el set de validación y usar augmentaciones y pérdidas que toleran ruido (loss robusto, label smoothing, o modeling de incertidumbre) para reducir el impacto de etiquetas defectuosas.
3) Añadir keypoints fijos en la superficie para mejorar precisión. La idea de añadir keypoints "de piel" en posiciones bien definidas es efectiva conceptualmente: puntos adicionales en la superficie del cuerpo proveen información directa sobre la orientación local, por ejemplo dos puntos en el antebrazo pueden indicar rotación. Esto es coherente con enfoques como Triplet Representation TRB y con representaciones densas tipo DensePose. Ventajas: mejor estimación de rotaciones locales sin necesidad de ajustar un modelo 3D complejo; mayor redundancia para robustez ante oclusiones parciales. Inconvenientes: coste de anotación y necesidad de consistencia en qué se considera la superficie; mayor complejidad del head y del espacio de salida; posible aumento de ambigüedad si las posiciones no son fácilmente detectables desde todas las vistas. Práctica recomendada: si se dispone de datos anotados con puntos superficiales consistentes, incorporarlos como heatmaps adicionales y entrenar con losses que ponderen su importancia. Alternativas: utilizar representaciones densas como DensePose o derivar orientación mediante estimación 3D explícita con SMPL si se requiere reconstrucción estructural más completa.
4) Confianza por articulación y filtrado de detecciones espurias. Es perfectamente viable y recomendable exponer o calcular una confianza por cada articulación. Métodos habituales: usar el valor máximo del heatmap como proxy de confianza; aprender explícitamente una rama de confianza que prediga la probabilidad de cada keypoint; usar estimación de incertidumbre en regresión. Para filtrar joints espurios en casos de sujetos parcialmente visibles o recortados se recomiendan: aplicar umbral por confidencia de keypoint, usar OKS-NMS para eliminar poses de baja coherencia, procesamiento por pose score global (promedio ponderado de confidencias), y postprocesos temporales si los datos son secuenciales. Si RTMWPose no expone directamente esas confidencias, normalmente se puede extraer el pico del heatmap o modificar la cabeza de la red para que además regrese scores por keypoint. También es útil calibrar las confidencias y definir umbrales en función de la aplicación para balancear precisión y cobertura.
Recomendaciones prácticas y experimentos sugeridos. Para aprovechar mejor datasets de alta resolución: 1 entrenar o hacer fine tuning en el tamaño objetivo; 2 aumentar capacidad del backbone o emplear FPN y multi-scale fusion; 3 usar augmentaciones realistas y TTA; 4 limpiar y verificar al menos el set de validación; 5 medir AP bajo varios OKS thresholds para cuantificar sensibilidad a ruido. Para robustez frente a anotaciones ruidosas: incorporar pérdidas robustas, modelado de incertidumbre y revisión humana en el conjunto de validación. Para rotaciones y articulaciones difíciles: considerar puntos superficiales adicionales o integrar representación densa si la anotación lo permite.
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Si quieres, podemos ayudar a evaluar si RTMWPose-x conviene reentrenarlo a resoluciones mayores, diseñar un esquema de anotación ampliada con puntos superficiales, o añadir salidas de confianza por articulación y pipelines de validación limpios para mejorar las métricas. Contáctanos para un análisis técnico y propuesta adaptada a tu caso.