ViTPose es un modelo de estimación de pose humana de código abierto basado en Visual Transformer, conocido por su estructura simple y eficiente y su excelente rendimiento. Abandona las complejas redes neuronales convolucionales y solo utiliza capas Transformer apiladas para extraer características de la imagen, y puede ajustar el tamaño del modelo y la resolución de entrada según las necesidades para lograr un equilibrio entre rendimiento y velocidad. Este modelo ha logrado excelentes resultados en el conjunto de datos de MS COCO, superando incluso muchos modelos más complejos, y admite la transferencia de conocimiento, de modo que los modelos pequeños también pueden tener las capacidades de los modelos grandes. Su código fuente abierto y sus modelos facilitan la investigación y el desarrollo.
En esencia, ViTPose utiliza un transformador puramente visual, que actúa como un poderoso "esqueleto" para extraer características clave de una imagen. No requiere la ayuda de complejas redes neuronales convolucionales (CNN) como otros modelos. Su estructura es muy simple, es decir, se superponen varios transformadores.
Los modelos de ViTPose se pueden cambiar de tamaño según sea necesario. Como una regla extensible, puedes controlar el tamaño de tu modelo aumentando o disminuyendo el número de capas de Transformer para encontrar un equilibrio entre rendimiento y velocidad. También puedes ajustar la resolución de la imagen de entrada y el modelo se adaptará. Además, puede procesar múltiples conjuntos de datos simultáneamente, es decir, puede usarlo para reconocer datos de diferentes poses.
A pesar de su estructura simple, ViTPose funciona muy bien en la estimación de la postura humana. Consigue muy buenos resultados en el famoso conjunto de datos MS COCO, superando incluso muchos modelos más complejos. Esto demuestra que los modelos simples pueden ser muy poderosos. Otra característica de ViTPose es que puede transferir "conocimiento" de modelos grandes a modelos pequeños. Es como si un profesor experimentado pudiera impartir conocimientos a los estudiantes, de modo que los modelos pequeños puedan tener la fuerza de los modelos grandes.
El código y los modelos de ViTPose son de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usarlos de forma gratuita y realizar investigaciones y desarrollo sobre ellos.
ViTPose es como una herramienta simple pero poderosa que ayuda a las computadoras a comprender las acciones humanas. Sus ventajas son la simplicidad, flexibilidad, eficiencia y facilidad de aprendizaje. Esto lo convierte en un modelo de referencia muy prometedor en el campo de la estimación de la pose humana.
El modelo utiliza una capa Transformer para procesar datos de imágenes y un decodificador liviano para predecir puntos clave. El decodificador puede utilizar capas de deconvolución simples o interpolación bilineal para muestrear mapas de características. ViTPose no sólo funciona bien en conjuntos de datos estándar, sino que también funciona bien en el manejo de oclusiones y diferentes poses. Se puede aplicar a diversas tareas, como la estimación de la pose humana, la estimación de la pose de los animales y la detección de puntos clave faciales.
demostración: https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
Modelo: https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335
En definitiva, ViTPose proporciona un potente modelo de referencia para el campo de la estimación de la postura humana con su estructura eficiente y excelente rendimiento. Su característica de código abierto también facilita la participación de más investigadores y desarrolladores y promueve el desarrollo de este campo. La simplicidad, la eficiencia y la facilidad de uso son sus principales ventajas.