ViTPose ist ein Open-Source-Modell zur Schätzung von Körperhaltungen, das besonders gut darin ist, menschliche Posen zu erkennen – es ist so, als ob es verstehen würde, welche Bewegungen Sie ausführen. Das Besondere an diesem Modell ist seine Einfachheit und Effizienz. Es verwendet keine komplexe Netzwerkstruktur, sondern eine Technologie namens Vision Transformer.
Der Kern von ViTPose ist der Einsatz eines reinen Vision Transformers – ein starkes „Gerüst“, das wichtige Merkmale aus Bildern extrahiert. Im Gegensatz zu anderen Modellen benötigt es keine komplexen Convolutional Neural Networks (CNNs) als Unterstützung. Seine Struktur ist sehr einfach: mehrere Transformer-Schichten werden übereinander gestapelt.
Das ViTPose-Modell kann nach Bedarf in der Größe angepasst werden. Wie ein Maßband, das man dehnen kann, können Sie die Größe des Modells durch Hinzufügen oder Entfernen von Transformer-Schichten steuern und so ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Geschwindigkeit finden. Sie können auch die Auflösung des Eingabebildes anpassen – das Modell passt sich an. Darüber hinaus kann es mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeiten, d. h., Sie können es verwenden, um Daten mit verschiedenen Posen zu erkennen.
Trotz seiner einfachen Struktur liefert ViTPose ausgezeichnete Ergebnisse bei der Schätzung von Körperhaltungen. Es erzielte hervorragende Ergebnisse auf dem bekannten MS COCO-Datensatz und übertraf sogar viele komplexere Modelle. Dies zeigt, dass auch einfache Modelle sehr leistungsfähig sein können. ViTPose hat außerdem die Fähigkeit, „Wissen“ von großen auf kleine Modelle zu übertragen. Das ist wie ein erfahrener Lehrer, der sein Wissen an Schüler weitergibt, so dass auch kleine Modelle die Fähigkeiten großer Modelle erlangen.
Der Code und die Modelle von ViTPose sind Open Source, d. h., jeder kann sie kostenlos nutzen und auf dieser Basis forschen und entwickeln.
ViTPose ist ein einfaches, aber leistungsstarkes Werkzeug, das Computern hilft, menschliche Bewegungen zu verstehen. Seine Vorteile liegen in seiner Einfachheit, Flexibilität, Effizienz und Lernfähigkeit. Dies macht es zu einem vielversprechenden Basismodell im Bereich der Schätzung von Körperhaltungen.
Das Modell verarbeitet Bilddaten mit Transformer-Schichten und verwendet einen leichtgewichtigen Decoder, um Schlüsselpunkte vorherzusagen. Der Decoder kann einfache dekonvolutionale Schichten oder bilineare Interpolation verwenden, um die Merkmalskarte hochzuskalieren. ViTPose schneidet nicht nur auf Standard-Datensätzen gut ab, sondern auch bei der Verarbeitung von Verdeckungen und verschiedenen Posen. Es kann auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, darunter Schätzung von Körperhaltungen, Schätzung von Tierhaltungen und Erkennung von Gesichtspunkten.
Demo: https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
Modell: https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335