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NeuralSVG是什么？一文让你看懂NeuralSVG的技术原理、主要功能、应用场景
ViTPose是什么？一文让你看懂ViTPose的技术原理、主要功能、应用场景
来源：卓商AI
发布时间：2025-04-05
ViTPose概述简介
ViTPose 是基于 Transformer 架构的人体姿态估计模型。以普通视觉 Transformer 作为骨干网络，通过将输入图像切块并送入 Transformer block 来提取特征，再经解码器将特征解码为热图，实现对人体关键点的精准定位。ViTPose 系列模型具有多种规模版本，如 ViTPose-B、ViTPose-L、ViTPose-H 等，可根据不同需求选择。在 MS COCO 等数据集上表现出色，展现了简单视觉 Transformer 在姿态估计任务上的强大潜力。此外，ViTPose+ 作为改进版本，拓展到多种身体姿态估计任务，涵盖动物、人体等不同类型关键点，进一步提升了性能和适用范围。
ViTPose的功能特色
人体关键点定位：能识别图像中人体的关键点，如关节、手、脚等，广泛应用于运动分析、虚拟现实、人机交互等领域。
模型架构简单：采用普通的视觉 Transformer 作为骨干网络进行特征提取，再通过简单的解码器将特征解码为热图，实现关键点的精准定位。其模型结构简单，易于实现和扩展。
可扩展性强：可以通过调整 Transformer 的层数、头数等超参数，将模型从 100M 扩展到 1B 参数，适应不同规模的任务需求，同时保持高性能。
灵活性高：在训练范式上具有灵活性，支持不同的预训练和微调策略，以及多种输入分辨率和注意力类型，能处理多种姿态估计任务。
知识可迁移：大模型的知识可以通过简单的知识令牌轻松迁移到小模型，进一步提升了模型的实用性和灵活性。
ViTPose的技术原理
视觉 Transformer：ViTPose 使用标准的、非分层的视觉 Transformer 作为骨干网络进行特征提取。输入图像首先被切分成多个小块（patches），每个小块被嵌入到一个高维空间中，形成 tokens。这些 tokens 然后通过多个 Transformer 层进行处理，每一层包含多头自注意力（Multi-head Self-Attention, MHSA）和前馈网络（Feed-Forward Network, FFN）。
特征提取：经过 Transformer 层的处理，最终输出的特征图具有丰富的语义信息，能够捕捉到图像中人体的关键点特征。
热图预测：ViTPose 的解码器将编码器输出的特征图解码为热图。热图中的每个像素值表示该位置是某个关键点的概率。解码器有两种选择：
标准解码器：使用转置卷积（transposed convolution）进行上采样，然后通过预测层生成热图。
简单解码器：直接使用双线性插值进行上采样，生成热图。
模型迁移：ViTPose 的知识可以通过简单的知识令牌（knowledge token）轻松迁移到小模型，进一步提升了模型的实用性和灵活性。
SOTA 性能：ViTPose 在多个姿态估计数据集上达到了新的 SOTA（State of the Art）和帕累托前沿。
ViTPose项目介绍
Github仓库：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2204.12484
ViTPose能做什么？
人体姿态估计：主要用于识别图像中人体的关键点，如关节、手、脚等，广泛应用于运动分析、虚拟现实、人机交互等领域。
动物姿态估计：ViTPose+ 拓展到动物姿态估计任务，可以用于野生动物行为研究、宠物行为分析等。
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