ViTPose は、シンプルで効率的な構造と優れたパフォーマンスで知られる Visual Transformer に基づくオープンソースの人間の姿勢推定モデルです。複雑な畳み込みニューラル ネットワークを放棄し、スタックされた Transformer レイヤーのみを使用して画像特徴を抽出します。また、パフォーマンスと速度のバランスを達成するために、ニーズに応じてモデル サイズと入力解像度を調整できます。 このモデルは、MS COCO データ セットで優れた結果を達成し、多くのより複雑なモデルをも上回っており、知識の伝達をサポートしているため、小さなモデルでも大きなモデルの機能を備えることができます。そのオープンソース コードとモデルにより、研究と開発が容易になります。
ViTPose はその中核として、画像内の重要な特徴を抽出するための強力な「スケルトン」のように機能する純粋に視覚的な Transformer を使用します。 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) の支援を必要としません。 構造は非常にシンプルで、複数のトランスフォーマーを重ね合わせたものです。
ViTPose モデルは、必要に応じてサイズを変更できます。 伸縮可能な定規と同様に、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、パフォーマンスと速度のバランスを見つけることができます。 入力画像の解像度を調整することもでき、モデルが適応します。 さらに、複数のデータセットを同時に処理できます。つまり、これを使用して、さまざまなポーズのデータを認識できます。
ViTPose は、その単純な構造にもかかわらず、人間の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優れた結果を達成し、より多くの複雑なモデルをも上回っています。 これは、単純なモデルが非常に強力である可能性があることを示しています。 ViTPose のもう 1 つの特徴は、大規模モデルから小規模モデルに「知識」を転送できることです。 それは、経験豊富な教師が生徒に知識を伝え、小さなモデルが大きなモデルの強さを発揮できるようにするようなものです。
ViTPose のコードとモデルはオープンソースです。つまり、誰でも無料で使用でき、研究開発を行うことができます。
ViTPose は、コンピューターが人間の行動を理解するのに役立つ、シンプルだが強力なツールのようなものです。 その利点は、シンプルさ、柔軟性、効率性、学習のしやすさです。 これにより、人間の姿勢推定の分野で非常に有望なベースライン モデルになります。
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。 デコーダは、単純なデコンボリューション レイヤー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優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、オクルージョンやさまざまなポーズの処理でも優れたパフォーマンスを発揮します。 人間の姿勢推定、動物の姿勢推定、顔の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
全体として、ViTPose は、効率的な構造と優れたパフォーマンスを備えた人間の姿勢推定の分野に強力なベースライン モデルを提供し、そのオープンソース機能により、より多くの研究者や開発者の参加が促進され、この分野の発展が促進されます。 シンプルさ、効率性、使いやすさがその中心的な利点です。