ViTPose एकओपन-सोर्स एक्शन प्रीडिक्शन मॉडल है, जो खासकरमानव शरीर की स्थिति की पहचान में माहिर है, जैसे कि यह समझता है कि आप क्या कर रहे हैं। इस मॉडल की सबसे बड़ी खासियतसरलता और दक्षता है, इसमें जटिल नेटवर्क संरचना का उपयोग नहीं किया गया है, बल्कि सीधेविजुअल ट्रांसफार्मर तकनीक का इस्तेमाल किया गया है।
ViTPose का मूलशुद्ध विजुअल ट्रांसफार्मर का उपयोग करना है, जो एक मजबूत "कंकाल" की तरह है, जो चित्र में महत्वपूर्ण विशेषताओं को निकालता है। यह अन्य मॉडलों की तरह जटिल कॉन्वोल्यूशन न्यूरल नेटवर्क (CNN) की सहायता की आवश्यकता नहीं रखता। इसकी संरचना बहुत सरल है, इसमें कई ट्रांसफार्मर परतों को एक साथ रखा गया है।
ViTPose मॉडल को आवश्यकतानुसार आकार में समायोजित किया जा सकता है। जैसे एक लचीला रूलर, आप ट्रांसफार्मर परतों की संख्या को बढ़ाकर या घटाकर मॉडल के आकार को नियंत्रित कर सकते हैं, जिससे प्रदर्शन और गति के बीच संतुलन पाया जा सके। आप इनपुट चित्र के रिज़ॉल्यूशन को भी समायोजित कर सकते हैं, और मॉडल इसके लिए अनुकूलित हो जाएगा। इसके अलावा, यह एक साथ कई डेटा सेट को भी संभाल सकता है, जिसका अर्थ है कि आप इसका उपयोग विभिन्न स्थितियों के डेटा की पहचान के लिए कर सकते हैं।
हालांकि संरचना सरल है, ViTPoseमानव शरीर की स्थिति की अनुमानित में बहुत अच्छा प्रदर्शन करता है। यह प्रसिद्ध MS COCO डेटा सेट पर बहुत अच्छे परिणाम प्राप्त करता है, यहां तक कि कई अधिक जटिल मॉडलों को भी पार कर जाता है। यह दर्शाता है कि सरल मॉडल भी बहुत शक्तिशाली हो सकते हैं। ViTPose की एक और विशेषता यह है कि यह "ज्ञान" को बड़े मॉडल से छोटे मॉडल में स्थानांतरित कर सकता है। यह एक अनुभवी शिक्षक की तरह है जो छात्रों को ज्ञान सिखाता है, जिससे छोटे मॉडल भी बड़े मॉडल की शक्ति प्राप्त कर सकते हैं।
ViTPose का कोड और मॉडल दोनों ओपन-सोर्स हैं, जिसका अर्थ है कि कोई भी इसे मुफ्त में उपयोग कर सकता है और इसके आधार पर शोध और विकास कर सकता है।
ViTPose एक साधारण लेकिन शक्तिशाली उपकरण की तरह है, जो कंप्यूटर को मानव क्रियाओं को समझने में मदद कर सकता है। इसकी विशेषताएं सरलता, लचीलापन, दक्षता और सीखने में आसानी हैं। यह इसे मानव शरीर की स्थिति की अनुमानित के क्षेत्र में एक बहुत ही संभावित बेसलाइन मॉडल बनाता है।
यह मॉडलट्रांसफार्मर परतों का उपयोग करके चित्र डेटा को संसाधित करता है, औरहल्के डिकोडर का उपयोग करके प्रमुख बिंदुओं की भविष्यवाणी करता है। डिकोडर सरलडिकॉन्वोल्यूशन लेयर याबिलिनियर इंटरपोलिशन का उपयोग करके विशेषता मानचित्र को ऊपर उठाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। ViTPose न केवल मानक डेटा सेट पर अच्छा प्रदर्शन करता है, बल्किअवरोध औरविभिन्न स्थितियों को संभालने में भी उत्कृष्टता दिखाता है। यहमानव स्थिति की अनुमानित, पशु स्थिति की अनुमानित, और चेहरे की प्रमुख बिंदु पहचान जैसी कई कार्यों में लागू किया जा सकता है।
डेमो: https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
मॉडल: https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335