ViTPose é um modelo de estimativa de pose de corpo aberto, que se destaca em reconhecer posturas humanas, como se pudesse entender quais movimentos você está fazendo. O ponto forte deste modelo reside em sua simplicidade e eficiência; ele não utiliza estruturas de rede complexas, mas sim uma tecnologia chamada Transformador Visual.
O cerne do ViTPose é o uso de um Transformador Visual puro, que funciona como uma poderosa "estrutura óssea" capaz de extrair características-chave de uma imagem. Diferentemente de outros modelos, ele não necessita de complexas redes neurais convolucionais (CNNs) como auxílio. Sua estrutura é extremamente simples: várias camadas de Transformadores empilhadas.
O modelo ViTPose pode ser ajustado em tamanho conforme necessário. Como uma régua expansível, você pode controlar o tamanho do modelo aumentando ou diminuindo o número de camadas de Transformadores, encontrando assim um equilíbrio entre desempenho e velocidade. Você também pode ajustar a resolução da imagem de entrada, e o modelo se adapta. Além disso, ele pode processar múltiplos conjuntos de dados simultaneamente, ou seja, você pode usá-lo para reconhecer dados de diferentes poses.
Apesar de sua estrutura simples, o ViTPose apresenta um desempenho excepcional na estimativa de pose humana. Ele alcançou resultados excelentes no famoso conjunto de dados MS COCO, superando até mesmo modelos mais complexos. Isso demonstra que modelos simples também podem ser muito poderosos. O ViTPose também possui a capacidade de transferir "conhecimento" de modelos grandes para modelos pequenos. É como se um professor experiente pudesse transmitir seu conhecimento aos alunos, permitindo que modelos menores também possuam a capacidade de modelos maiores.
O código e o modelo ViTPose são de código aberto, o que significa que qualquer pessoa pode usá-los gratuitamente e realizar pesquisas e desenvolvimentos com base neles.
ViTPose é como uma ferramenta simples, porém poderosa, que ajuda os computadores a compreender os movimentos humanos. Suas vantagens residem em sua simplicidade, flexibilidade, eficiência e facilidade de aprendizado. Isso o torna um modelo de base muito promissor na área de estimativa de pose humana.
O modelo utiliza camadas de Transformador para processar dados de imagem e um decodificador leve para prever pontos-chave. O decodificador pode usar simples camadas de deconvolução ou interpolação bilinear para aumentar a amostragem do mapa de recursos. O ViTPose não apenas apresenta bom desempenho em conjuntos de dados padrão, mas também em situações com ocultação e diferentes poses. Ele pode ser aplicado a diversas tarefas, como estimativa de pose humana, estimativa de pose animal e detecção de pontos-chave faciais.
demo:https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
modelo:https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335