ViTPose est un modèle d'estimation de pose开源 particulièrement doué pour reconnaître les poses humaines, comme s'il comprenait vos mouvements. Sa force réside dans sa simplicité et son efficacité : il évite les architectures complexes et utilise directement la technologie des Transformateurs visuels.
Au cœur de ViTPose, on trouve un Transformateur visuel pur, une sorte de « squelette » puissant capable d'extraire les caractéristiques clés d'une image. Contrairement à d'autres modèles, il ne nécessite pas de réseaux neuronaux convolutifs (CNN) complexes. Sa structure est extrêmement simple : plusieurs couches de Transformateurs empilées.
ViTPose est un modèle adaptable. Comme une règle extensible, vous pouvez contrôler sa taille en augmentant ou diminuant le nombre de couches de Transformateurs, trouvant ainsi un équilibre entre performance et vitesse. Il s'adapte également à différentes résolutions d'images d'entrée. De plus, il peut traiter plusieurs jeux de données simultanément, ce qui permet de reconnaître des poses variées.
Malgré sa simplicité, ViTPose excelle dans l'estimation de la pose humaine. Il a obtenu d'excellents résultats sur le célèbre jeu de données MS COCO, surpassant même des modèles plus complexes. Cela démontre qu'un modèle simple peut être extrêmement puissant. ViTPose possède également la capacité de transférer des « connaissances » d'un grand modèle à un petit. C'est comme un professeur expérimenté transmettant son savoir à ses élèves, permettant aux petits modèles de bénéficier de la puissance des grands.
Le code et les modèles ViTPose sont open source, ce qui signifie que tout le monde peut les utiliser gratuitement et les développer.
ViTPose est un outil simple mais puissant qui aide les ordinateurs à comprendre les mouvements humains. Ses atouts sont sa simplicité, sa flexibilité, son efficacité et sa facilité d'apprentissage. Cela en fait un modèle de base prometteur dans le domaine de l'estimation de la pose humaine.
Ce modèle utilise des couches de Transformateurs pour traiter les données d'image et un décodeur léger pour prédire les points clés. Le décodeur peut utiliser de simples couches de déconvolution ou une interpolation bilinéaire pour suréchantillonner la carte des caractéristiques. ViTPose obtient de bons résultats non seulement sur les jeux de données standard, mais aussi lorsqu'il s'agit de gérer les occlusions et les poses variées. Il peut être appliqué à de nombreuses tâches, telles que l'estimation de la pose humaine, l'estimation de la pose animale et la détection de points clés faciaux.
Démo : https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
Modèle : https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335