ViTPose ist ein Open-Source-Modell zur Schätzung der menschlichen Pose, das auf Visual Transformer basiert und für seine einfache und effiziente Struktur und hervorragende Leistung bekannt ist. Es verzichtet auf komplexe Faltungs-Neuronale Netze und verwendet nur gestapelte Transformer-Schichten zum Extrahieren von Bildmerkmalen. Außerdem können Modellgröße und Eingabeauflösung je nach Bedarf angepasst werden, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Geschwindigkeit zu erreichen. Dieses Modell hat im MS COCO-Datensatz hervorragende Ergebnisse erzielt, übertrifft sogar viele komplexere Modelle und unterstützt den Wissenstransfer, sodass auch kleine Modelle über die Fähigkeiten großer Modelle verfügen können. Sein Open-Source-Code und seine Modelle erleichtern Forschung und Entwicklung.
Im Kern verwendet ViTPose einen rein visuellen Transformer, der wie ein leistungsstarkes „Skelett“ fungiert, um wichtige Merkmale in einem Bild zu extrahieren. Es erfordert nicht wie andere Modelle die Unterstützung komplexer Faltungs-Neuronaler Netze (CNN). Seine Struktur ist sehr einfach, das heißt, mehrere Transformatoren sind übereinander geschichtet.
ViTPose-Modelle können nach Bedarf in der Größe geändert werden. Wie bei einem dehnbaren Lineal können Sie die Größe Ihres Modells steuern, indem Sie die Anzahl der Transformer-Ebenen erhöhen oder verringern, um ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Geschwindigkeit zu finden. Sie können auch die Auflösung des Eingabebildes anpassen und das Modell passt sich an. Darüber hinaus kann es mehrere Datensätze gleichzeitig verarbeiten, d. h. Sie können damit Daten aus verschiedenen Posen erkennen.
Trotz seiner einfachen Struktur schneidet ViTPose bei der Schätzung menschlicher Posen sehr gut ab. Es erzielt sehr gute Ergebnisse auf dem berühmten MS COCO-Datensatz und übertrifft sogar viele komplexere Modelle. Dies zeigt, dass einfache Modelle sehr leistungsfähig sein können. Ein weiteres Merkmal von ViTPose besteht darin, dass es „Wissen“ von großen Modellen auf kleine Modelle übertragen kann. Es ist, als ob ein erfahrener Lehrer den Schülern Wissen vermitteln kann, sodass kleine Modelle die Stärke großer Modelle haben können.
Der Code und die Modelle von ViTPose sind Open Source, was bedeutet, dass jeder ihn kostenlos nutzen und Forschung und Entwicklung daran betreiben kann.
ViTPose ist wie ein einfaches, aber leistungsstarkes Tool, das Computern hilft, menschliche Handlungen zu verstehen. Seine Vorteile sind Einfachheit, Flexibilität, Effizienz und einfache Erlernbarkeit. Dies macht es zu einem vielversprechenden Basismodell im Bereich der menschlichen Posenschätzung.
Das Modell verwendet eine Transformer-Schicht zur Verarbeitung von Bilddaten und einen leichtgewichtigen Decoder zur Vorhersage wichtiger Punkte. Der Decoder kann einfache Entfaltungsschichten oder bilineare Interpolation verwenden, um Feature-Maps hochzurechnen. ViTPose schneidet nicht nur bei Standarddatensätzen gut ab, sondern auch bei der Handhabung von Verdeckungen und unterschiedlichen Posen. Es kann auf verschiedene Aufgaben angewendet werden, wie z. B. die Schätzung der menschlichen Pose, die Schätzung der Tierhaltung und die Erkennung von Gesichts-Schlüsselpunkten.
Demo:https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
Modell: https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335
Alles in allem bietet ViTPose mit seiner effizienten Struktur und hervorragenden Leistung ein leistungsstarkes Basismodell für den Bereich der menschlichen Haltungsschätzung. Seine Open-Source-Funktion erleichtert auch die Teilnahme von mehr Forschern und Entwicklern und fördert die Entwicklung dieses Bereichs. Einfachheit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit sind seine Hauptvorteile.