ViTPoseは、オープンソースの動作推定モデルです。人間のポーズ（姿勢）を認識することに非常に優れており、まるであなたがどのような動作をしているかを理解しているかのように機能します。このモデルの最も優れた点は、そのシンプルさと効率性です。複雑なネットワーク構造を採用する代わりに、Vision Transformerと呼ばれる技術を直接使用しています。
ViTPoseの中核は、純粋なVision Transformerの使用です。これは強力な「骨組み」のようなもので、画像から重要な特徴を抽出します。他のモデルのように、複雑な畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を補助として必要としません。その構造は非常にシンプルで、複数のTransformerレイヤーを積み重ねたものです。
ViTPoseモデルは、必要に応じてサイズを調整できます。伸縮自在の定規のようなもので、Transformerレイヤーの数を増減することでモデルのサイズを制御し、性能と速度のバランスを取ることができます。入力画像の解像度も調整でき、モデルはそれに適応します。さらに、複数のデータセットを同時に処理することもできます。つまり、さまざまなポーズのデータを認識するために使用できます。
シンプルな構造にもかかわらず、ViTPoseは人体姿勢推定において非常に優れた性能を発揮します。有名なMS COCOデータセットで非常に良い結果を達成し、より複雑な多くのモデルを凌駕しています。これは、シンプルなモデルでも非常に強力であることを示しています。ViTPoseには、大きなモデルから小さなモデルに「知識」を転移できるという特徴もあります。経験豊富な教師が生徒に知識を伝授するように、小さなモデルにも大きなモデルの能力を持たせることができます。
ViTPoseのコードとモデルはオープンソースであるため、誰でも無料で使用し、その上で研究開発を行うことができます。
ViTPoseは、シンプルながらも強力なツールであり、コンピューターが人間の動作を理解するのに役立ちます。その利点は、シンプルさ、柔軟性、効率性、そして学習の容易さです。これにより、人体姿勢推定分野における非常に有望な基盤モデルとなっています。
このモデルは、Transformerレイヤーを使用して画像データを処理し、軽量なデコーダーを使用してキーポイントを予測します。デコーダーは、シンプルな逆畳み込み層または双線形補間を使用して特徴マップをアップサンプリングできます。ViTPoseは標準的なデータセットで良好な性能を示すだけでなく、オクルージョン（遮蔽）やさまざまなポーズの処理においても優れた性能を発揮します。人体姿勢推定、動物姿勢推定、顔面キーポイント検出など、さまざまなタスクに適用できます。
デモ:https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
モデル:https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335