ViTPose+：下一代通用视觉Transformer身体姿态估计模型

2022-11-20 04:36:07

基于视觉 Transformer 的人体姿态估计：深入解析 ViTPose

简介

人体姿态估计是计算机视觉领域的重要课题，旨在从图像或视频中准确预测人体姿态。近年来，基于深度学习的人体姿态估计方法迅速发展，其中视觉 Transformer 模型凭借其强大的表示能力和泛化性，在该领域大放异彩。

ViTPose：基于简单视觉 Transformer 的人体姿态估计模型

ViTPose 模型是京东探索研究院和悉尼大学提出的基于视觉 Transformer 的人体姿态估计模型。它的架构非常简单，包括一个用于特征提取的卷积层，一个由 Transformer 层组成的视觉 Transformer 模块，以及用于生成人体关键点坐标的输出层。

Transformer 层由自注意力层和前馈网络层组成。自注意力层允许模型学习图像中不同部分之间的关系，而前馈网络层则能够提取图像中不同部分的特征。ViTPose 的输出是人体关键点，即人体上具有特殊意义的点，例如头部、肩膀、肘部和膝盖。

ViTPose+：ViTPose 模型的改进版本

ViTPose+ 是 ViTPose 模型的改进版本，在以下方面进行了优化：

增加 Transformer 层的数量
使用更深的卷积层进行特征提取
采用更强大的数据增强方法

这些改进进一步提升了 ViTPose+ 模型的准确性和速度。

代码示例

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from vit_pose import ViTPose

# 加载预训练的 ViTPose 模型
model = ViTPose.from_pretrained("vit_pose_model.pth")

# 预处理图像
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
image = transform(Image.open("image.jpg"))

# 预测人体姿态
with torch.no_grad():
    output = model(image.unsqueeze(0))

# 解析输出并可视化结果
keypoints = output["keypoints"].squeeze(0).cpu().numpy()
plt.imshow(image)
plt.scatter(keypoints[:, 0], keypoints[:, 1], color="red", s=10)
plt.show()