ViTPose es un modelo de estimación de pose abierto, especialmente bueno para reconocer posturas humanas, como si entendiera qué acciones estás realizando. Lo más destacable de este modelo es su simplicidad y eficiencia; no utiliza una arquitectura de red compleja, sino que emplea directamente una técnica llamada Transformador visual.
El núcleo de ViTPose es el uso de un Transformador visual puro, que actúa como una poderosa "estructura ósea" capaz de extraer características clave de las imágenes. A diferencia de otros modelos, no necesita complejas redes neuronales convolucionales (CNN) como apoyo. Su estructura es muy simple: varias capas de Transformador apiladas.
El modelo ViTPose se puede ajustar en tamaño según sea necesario. Como una regla que se puede estirar, puedes controlar el tamaño del modelo aumentando o disminuyendo el número de capas del Transformador, encontrando así un equilibrio entre rendimiento y velocidad. También puedes ajustar la resolución de la imagen de entrada, y el modelo se adaptará. Además, puede procesar múltiples conjuntos de datos simultáneamente, lo que significa que puedes usarlo para reconocer datos de diferentes posturas.
A pesar de su simplicidad, ViTPose ofrece un rendimiento excepcional en la estimación de la postura humana. Ha obtenido excelentes resultados en el famoso conjunto de datos MS COCO, incluso superando a muchos modelos más complejos. Esto demuestra que los modelos simples también pueden ser muy potentes. ViTPose también tiene la capacidad de transferir "conocimiento" de modelos grandes a modelos pequeños. Es como un profesor experimentado que puede transmitir su conocimiento a los estudiantes, permitiendo que los modelos pequeños tengan la capacidad de los modelos grandes.
El código y el modelo de ViTPose son de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usarlos gratuitamente y realizar investigaciones y desarrollos sobre ellos.
ViTPose es una herramienta simple pero poderosa que ayuda a las computadoras a comprender las acciones humanas. Sus ventajas son su simplicidad, flexibilidad, eficiencia y facilidad de aprendizaje. Esto lo convierte en un modelo base muy prometedor en el campo de la estimación de la postura humana.
Este modelo utiliza capas de Transformador para procesar datos de imágenes y un decodificador ligero para predecir puntos clave. El decodificador puede usar simples capas de deconvolución o interpolación bilineal para aumentar el muestreo de la imagen de características. ViTPose no solo funciona bien en conjuntos de datos estándar, sino que también ofrece un buen rendimiento en el manejo de oclusiones y posturas diferentes. Se puede aplicar a diversas tareas, como la estimación de la postura humana, la estimación de la postura animal y la detección de puntos clave faciales.
demo:https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
modelo:https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335