ViTPose：基于视觉变换器(ViT)的人体姿态估计模型

在计算机视觉领域，人体姿态估计是一项具有挑战性的任务，它涉及到从图像或视频中检测和跟踪人体的各个关键点。近年来，随着深度学习技术的发展，特别是卷积神经网络(CNN)的应用，人体姿态估计取得了显著的进展。然而，传统的 CNN 模型在处理复杂场景时仍存在一些局限性。为了克服这些局限性，研究人员开始探索基于视觉变换器(Vision Transformer, ViT)的方法。ViTPose 是一种基于简单视觉变换器的基线模型，用于人体姿态估计。尽管在设计中没有考虑特定领域的知识，但纯视觉变换器在视觉识别任务中表现出色。

ViTPose 是什么

定义与背景

ViTPose 是一种基于视觉变换器(ViT)的人体姿态估计模型。视觉变换器最初由 Google Research 提出，用于图像分类任务，其核心思想是将图像分割成多个小块(patch)，然后通过自注意力机制(self-attention mechanism)来捕捉这些小块之间的关系。与传统的卷积神经网络相比，视觉变换器在处理长距离依赖关系方面具有更强的能力，这使得它在人体姿态估计等任务中表现出色。

设计理念

ViTPose 的设计理念是利用视觉变换器的强大力量，结合轻量级解码器，实现高效且准确的人体姿态估计。该模型结构简单，但性能强大，能够在多种场景下提供高质量的姿势估计结果。

功能特色

1. 简单的模型结构

ViTPose 使用非层次化的视觉变换器作为骨干网络，提取图像特征。这种简单的结构不仅易于实现，而且在训练和推理过程中具有较高的效率。与复杂的多阶段模型相比，ViTPose 的结构更加简洁明了，便于理解和优化。

2. 可扩展的模型大小

ViTPose 支持从 100M 到 1B 的模型参数规模，这使得用户可以根据实际需求选择合适的模型大小。通过利用变换器的可扩展模型容量和高并行性，ViTPose 能够在不同的硬件平台上实现最佳性能。这种灵活性使得 ViTPose 在资源受限的设备上也能表现出色。

3. 灵活的训练范式

ViTPose 支持多种注意力机制、输入分辨率、预训练和微调策略，以及处理多个姿态任务。这种灵活的训练范式使得 ViTPose 能够适应不同的数据集和应用场景，从而提高模型的泛化能力。

4. 知识可转移

ViTPose 通过引入简单的知识令牌(knowledge token)，可以轻松地将大型 ViTPose 模型的知识转移到小型模型中。这种知识转移机制不仅提高了小型模型的性能，还减少了训练时间和计算资源的消耗。

5. 优秀的实验结果

ViTPose 在 MS COCO Keypoint Detection 基准测试中表现出色，基本的 ViTPose 模型已经优于其他代表性方法，而最大规模的模型则达到了新的最先进水平。这些实验结果证明了 ViTPose 在人体姿态估计任务中的优越性能。

技术细节

1. 模型架构

• 骨干网络:ViTPose 的骨干网络采用非层次化的视觉变换器(ViT)。具体来说，输入图像首先被分割成多个小块(patch)，每个小块被展平并投影到一个固定维度的向量空间中。这些向量随后被送入多层变换器编码器，通过自注意力机制和前馈神经网络进行特征提取。

• 解码器:ViTPose 的解码器部分相对简单，主要由几个卷积层组成。这些卷积层负责将变换器提取的特征图转换为最终的关节点热图。通过这种方式，ViTPose 能够高效地生成高质量的姿势估计结果。

2. 训练过程

• 数据预处理:在训练过程中，输入图像需要经过一系列预处理步骤。首先，图像被缩放到统一的分辨率，然后被分割成多个小块(patch)。每个小块被展平并投影到一个固定维度的向量空间中，形成输入序列。

• 损失函数:ViTPose 使用均方误差(Mean Squared Error, MSE)作为损失函数，用于衡量预测的关节点热图与真实标签之间的差异。此外，还可以使用其他损失函数(如交叉熵损失)来进一步优化模型性能。

• 预训练与微调:ViTPose 支持多种预训练和微调策略。常见的预训练策略包括在大规模图像分类数据集(如 ImageNet)上进行预训练，然后再在人体姿态估计数据集上进行微调。这种预训练和微调策略有助于提高模型的泛化能力和性能。

3. 知识转移

ViTPose 通过引入简单的知识令牌(knowledge token)，实现了知识转移。具体来说，在训练过程中，可以在大型模型中引入一些额外的令牌，这些令牌用于存储中间特征信息。当训练小型模型时，可以通过这些知识令牌将大型模型的知识传递给小型模型，从而提高小型模型的性能。

应用场景

1. 体育运动分析

在体育运动分析中，ViTPose 可以用于实时检测运动员的动作，帮助教练员和运动员分析运动姿态，提高训练效果。例如，在篮球比赛中，ViTPose 可以实时检测球员的投篮动作，分析动作的规范性和准确性，从而提供有针对性的训练建议。

2. 虚拟现实与增强现实

在虚拟现实(VR)和增强现实(AR)应用中，ViTPose 可以用于实时捕捉用户的肢体动作，实现自然的交互体验。例如，在 VR 游戏中，ViTPose 可以实时检测玩家的手部和身体动作，使游戏中的角色能够更自然地响应玩家的操作。

3. 医疗康复

在医疗康复领域，ViTPose 可以用于监测患者的康复进程，帮助医生评估患者的康复情况。例如，在物理治疗中，ViTPose 可以实时检测患者的关节活动范围，评估康复效果，从而制定更有效的康复计划。

4. 人机交互

在人机交互领域，ViTPose 可以用于实现手势识别和姿态控制。例如，在智能家居系统中，ViTPose 可以实时检测用户的姿势和手势，实现对家居设备的智能控制，提高用户体验。

相关链接

• GitHub 仓库：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose

• 论文：https://arxiv.org/abs/2206.01278

总结

ViTPose 是一种基于视觉变换器的人体姿态估计模型，其设计理念是利用视觉变换器的强大力量，结合轻量级解码器，实现高效且准确的人体姿态估计。ViTPose 具有简单的模型结构、可扩展的模型大小、灵活的训练范式、知识可转移和优秀的实验结果等优点。在体育运动分析、虚拟现实与增强现实、医疗康复和人机交互等多个应用场景中，ViTPose 均表现出色，具有广泛的应用前景。