ViTPose是一个基于视觉Transformer的开源人体姿态估计模型，以其简洁高效的结构和优异的性能而著称。它摒弃了复杂的卷积神经网络，仅使用堆叠的Transformer层来提取图像特征，并能根据需求调整模型大小和输入分辨率，实现性能与速度的平衡。 该模型在MS COCO数据集上取得了优异的成绩，甚至超越了许多更复杂的模型，并支持知识迁移，使得小模型也能具备大模型的能力。其开源的代码和模型方便了研究和开发。
ViTPose 的核心是使用纯粹的视觉Transformer，这就像一个强大的“骨架”，可以提取图像中的关键特征。 它不像其他模型那样需要复杂的卷积神经网络（CNN）来辅助。 它的结构非常简单，就是把多个Transformer层叠在一起。
ViTPose 模型可以根据需要调整大小。 就像一个可以伸缩的尺子，你可以通过增减Transformer层的数量来控制模型的大小，从而在性能和速度之间找到平衡。 你还可以调整输入图片的分辨率，模型都能适应。 此外，它还可以同时处理多个数据集，也就是说，你可以用它来识别不同姿势的数据。
尽管结构简单，ViTPose在人体姿态估计方面表现非常出色。 它在MS COCO这个著名的数据集上取得了非常好的成绩，甚至超过了许多更复杂的模型。 这表明，简单的模型也可以非常强大。ViTPose 还有一个特点就是可以把“知识”从大的模型转移到小的模型上。 这就像一个经验丰富的老师可以把知识传授给学生，让小模型也能拥有大模型的实力。
ViTPose 的代码和模型都是开源的，这意味着任何人都可以免费使用它，并在此基础上进行研究和开发。
ViTPose就像一个简单却强大的工具，它可以帮助计算机理解人类的动作。 它的优点在于简单、灵活、高效和易于学习。 这使得它成为人体姿态估计领域的一个非常有前途的基线模型。
该模型使用Transformer层处理图像数据，并使用轻量级的解码器来预测关键点。 解码器可以使用简单的反卷积层或双线性插值来上采样特征图。 ViTPose 不仅在标准数据集上表现良好，而且在处理遮挡和不同姿势的情况下也表现出色。 它可以应用于人体姿态估计，动物姿态估计，以及面部关键点检测等多种任务。
demo:https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
模型:https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335
总而言之，ViTPose凭借其高效的结构和优秀的性能，为人体姿态估计领域提供了一个强大的基线模型，其开源特性也方便了更多研究者和开发者参与其中，推动该领域的发展。 简洁、高效、易用是其核心优势。