ViTPose est un modèle open source d'estimation de pose humaine basé sur Visual Transformer, connu pour sa structure simple et efficace et ses excellentes performances. Il abandonne les réseaux neuronaux convolutifs complexes et utilise uniquement des couches Transformer empilées pour extraire les caractéristiques de l'image, et peut ajuster la taille du modèle et la résolution d'entrée en fonction des besoins pour atteindre un équilibre entre performances et vitesse. Ce modèle a obtenu d'excellents résultats sur l'ensemble de données MS COCO, surpassant même de nombreux modèles plus complexes, et prend en charge le transfert de connaissances, de sorte que les petits modèles puissent également avoir les capacités des grands modèles. Son code open source et ses modèles facilitent la recherche et le développement.
À la base, ViTPose utilise un transformateur purement visuel, qui agit comme un puissant « squelette » pour extraire les caractéristiques clés d'une image. Il ne nécessite pas l’assistance de réseaux de neurones convolutifs (CNN) complexes comme d’autres modèles. Sa structure est très simple, c'est-à-dire que plusieurs transformateurs sont superposés.
Les modèles ViTPose peuvent être redimensionnés selon les besoins. Comme une règle extensible, vous pouvez contrôler la taille de votre modèle en augmentant ou en diminuant le nombre de couches Transformer pour trouver un équilibre entre performances et vitesse. Vous pouvez également ajuster la résolution de l’image d’entrée et le modèle s’adaptera. De plus, il peut traiter plusieurs ensembles de données simultanément, c'est-à-dire que vous pouvez l'utiliser pour reconnaître des données provenant de différentes poses.
Malgré sa structure simple, ViTPose fonctionne très bien dans l'estimation de la pose humaine. Il obtient de très bons résultats sur le célèbre jeu de données MS COCO, surpassant même de nombreux modèles plus complexes. Cela montre que des modèles simples peuvent être très puissants. Une autre caractéristique de ViTPose est qu'il peut transférer des « connaissances » des grands modèles vers les petits modèles. C'est comme si un enseignant expérimenté pouvait transmettre des connaissances aux étudiants, afin que les petits modèles puissent avoir la force des grands modèles.
Le code et les modèles de ViTPose sont open source, ce qui signifie que tout le monde peut l'utiliser gratuitement et y mener des recherches et du développement.
ViTPose est comme un outil simple mais puissant qui aide les ordinateurs à comprendre les actions humaines. Ses avantages sont la simplicité, la flexibilité, l’efficacité et la facilité d’apprentissage. Cela en fait un modèle de base très prometteur dans le domaine de l’estimation de la pose humaine.
Le modèle utilise une couche Transformer pour traiter les données d'image et un décodeur léger pour prédire les points clés. Le décodeur peut utiliser de simples couches de déconvolution ou une interpolation bilinéaire pour suréchantillonner les cartes de caractéristiques. ViTPose fonctionne non seulement bien sur les ensembles de données standard, mais également dans la gestion des occlusions et des différentes poses. Il peut être appliqué à diverses tâches telles que l’estimation de la pose humaine, l’estimation de la pose animale et la détection des points clés du visage.
démo :https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
Modèle : https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335
Dans l'ensemble, ViTPose fournit un modèle de base puissant pour le domaine de l'estimation de la posture humaine avec sa structure efficace et ses excellentes performances. Sa fonctionnalité open source facilite également la participation d'un plus grand nombre de chercheurs et de développeurs et favorise le développement de ce domaine. La simplicité, l'efficacité et la facilité d'utilisation sont ses principaux avantages.