MoveNet是一个基于CenterNet模型的轻量级人体姿态估计模型，由Google于2021年提出。MoveNet采用自下而上的检测策略，能够检测人体的17个关键点，包括头部、颈部、肩部、肘部、手腕、髋部、膝盖和脚踝等关键点。其轻量级设计使其可以在计算资源受限的设备上运行，例如移动设备和嵌入式设备。此外，MoveNet还具有高效的推理速度和较低的模型大小，使其适合实时的应用场景，如健身跟踪、手势识别和虚拟试衣等。
模型主要分为三部分：Backbone、Header、后处理
Backbone：特征提取器采用MobileNet2+特征金字塔（FPN），实现高分辨率（步长为4）且语义丰富的特征图。高分辨率（步长为4）的理解：步长为4就意味着特征图上的一个像素点对应着原图像44的像素点，因此特征图具有高分辨的特征。
Header：经过Backbone网络后输出四个Header，如下图所示：
B代表batchsize 、h，w代表特征图的宽高、k代表预测人体检测关键点的数量
Center：预测人体的几何中心点。数据预处理：官方博客采用，将所有人的关键点求算术平均数（arithmetic mean）解出中心点的坐标。
Keypoint Regression:预测特征图中每个人的k个关键点与其中心坐标偏移值，分为x，y值，所有有2k通道。
Keypoint Heatmap：当前特征图中所有人的关键点
Local Offsets：每个关键点的偏移场。降采样会导致特征图存在量化误差，即实际原图（192192）x=0与x=3映射到特征图中（48*48)是同一个像素点，因此需要加一个偏移。
通过Backbone提取出4个Header后，通过下图的后处理部分，获取最靠近图片中心的人体所有关键点信息
第一步：对于Center Head，与一个图片中心位置加权矩阵相乘，选出最靠近图像中心的人体中心的坐标
第二步：根据选出的人体中心点坐标，从Regression Head 通道中选取对应的关键点x、y值坐标，得到最靠近图像中心的人体的粗略的关键点信息。
第三步：根据粗略的关键点信息，构造一个以这个关键点坐标为中心生成一个权重矩阵，直接以等差数列0-47（47的原因是当关键点信息在边界时能够覆盖整个特征图（48*28）），中心点最小为0，往外依次递增的权重系数矩阵。然后用Heatmap Header除于这个权重矩阵，求解出来的结果最大的就是该人体的关键点。原因：如果Heatmap中这个关键点与粗略关键点最靠近，说明这个关键点就属于最靠近图像中心的人的关键点，求解出来的结果也是最大的。
第四步：根据坐标点将Local offset Header中对应的偏移值加上就可以得到结果了
参考链接：
2021轻量级人体姿态估计模型修炼之路（附谷歌MoveNet复现经验）
Next-Generation Pose Detection with MoveNet and TensorFlow.js
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