ViTPose 是一个开源的动作估计模型，擅长识别人体姿态，就像理解你在做什么动作一样。它的最大优势在于其 简洁性和高效性；它不需要复杂的网络结构，而是直接使用了一种称为 视觉变换器 的技术。
ViTPose的核心在于使用了一个 纯粹的视觉变换器，它像一个强大的“骨架”，可以从图像中提取关键特征。与其他模型不同，它不需要复杂的卷积神经网络（CNN）来辅助。它的结构非常简单，由多个堆叠的变换器层组成。
ViTPose模型可以根据需要调整大小。就像一根可伸缩的尺子一样，你可以通过增加或减少变换器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像的分辨率，模型会自动适应。此外，它还可以同时处理多个数据集，这意味着你可以用它来识别不同姿态的数据。
尽管结构简单，但 ViTPose 在 人体姿态估计 方面表现优异。它在著名的 MS COCO 数据集上取得了令人印象深刻的结果，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。另一个特点是 ViTPose 能够将大型模型的知识转移到小型模型上。就像经验丰富的老师传授知识给学生一样，小型模型可以拥有大型模型的能力。
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并基于此进行研究和开发。
ViTPose 是一种简单而强大的工具，帮助计算机理解人类动作。它的优点包括简洁性、灵活性、高效性和易于学习。这使其成为人体姿态估计领域非常有前景的基础模型。
该模型使用 变换器层 处理图像数据，并采用一个 轻量级解码器 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 上采样特征图。ViTPose 不仅在标准数据集上表现良好，还能很好地处理 遮挡 和 不同姿态。它可以应用于各种任务，如 人体姿态估计、动物姿态估计和面部关键点检测.
演示：https://huggingface.co/spaces/hysts/ViTPose-transformers
模型：https://huggingface.co/collections/usyd-community/vitpose-677fcfd0a0b2b5c8f79c4335
总结：本文介绍了 ViTPose 这一开源的动作估计模型及其特点。ViTPose 通过视觉变换器技术实现了简洁高效的姿态识别，并且具有灵活性和强大的性能表现，在多个数据集上取得了优异结果。其代码和模型均开放源代码供用户自由使用和开发，并适用于多种相关任务。
