关键点检测应用有很多，在医学上比如手骨关键点检测，膝关节关键点检测等。今天我就以手骨关键点检测为例，通过卷积神经网络来实现检测。
1、关键点检测的常见两种深度学习方法
关键点检测的最终任务是输出预测关节点位置的坐标，目前关键点检测主要有两类方法（1）、用卷积神经网络+全连接层直接回归坐标点（坐标值回归）；（2）、在坐标位置处加高斯函数生成热力图，让卷积神经网络输出预测热力图，训练后者与前者接近（热力图回归）。
这两种方法各有优缺点：方法1直接让网络输出坐标来进行优化学习是一个极其非线性的过程，网络需要自行将空间位置转换为坐标。而方法2坐标热力图实际上构造了一个中间态，因为关键点其实很难准确地被某一个像素位置所定义，其实目标点附近的点也很像目标点，坐标上加上高斯图，相当于对坐标进行了“软标注”，让网络更好收敛，高斯热力图中距离目标点越近，激活值越大，这样网络能有方向的去快速到达目标点。但是方法1是一个端到端的训练过程，而方法2不是端到端的训练过程，还需要在热力图的基础上求最高激活值的位置来得到关键点坐标
在之前的文章中我分享过关键点检测的案例Tensorflow入门教程（十八）——特征点检测案例，当时采用的是卷积神经网络直接对关键点坐标进行回归，但是今天将采用方法2高斯热力图回归来检测关键点。
2、关键点检测网络
大家看过我之前的文章，肯定对UNet模型已经非常熟悉了，其实VNet模型可以看做是从UNet模型演变过来的，网络模型结构如下所示。该结构出自2016年发表的一篇论文《V-Net:Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation》，我这里就不多说了。采用2dVnet网络来进行关键点检测。
3、数据处理
采用的数据是x-ray手骨图像，关键点是以坐标形式存储的。首先加载图像和坐标，并将图像和坐标重新设置到网络输入的指定大小（512x512），然后以坐标点为中心，生成高斯热力图，注意这里每一个关键点就是一个通道的高斯热力特征图，手骨关键点一共有37个，所以一共生成37个高斯热力特征图。如果所示为手骨图像和部分关键点的高斯热力特征图。
4、结果
下面是模型训练时损失函数变化的情况。
在数据上进行测试，所有关键点的高斯热力特征图的金标准和预测结果结果如下所示。
为了方便大家更高效地学习，我将代码进行了整理并更新到github上，点击原文链接即可访问。目前我只有10例x-ray手骨数据（带标注信息），如果谁有完整的x-ray数据集，可以在公众号里给我留言。
如果大家觉得这个项目还不错，希望大家给个Star并Fork，可以让更多的人学习。如果有任何问题，随时给我留言我会及时回复的。
