Vitpose Base Simple

🚀 VitPose模型卡片

ViTPose是用于人体姿态估计的简单视觉变换器基线模型，ViTPose+则是用于通用人体姿态估计的视觉变换器基础模型。该模型在MS COCO关键点测试开发集上达到了81.1的平均精度（AP）。

🚀 快速开始

使用以下代码开始使用该模型：

import torch
import requests
import numpy as np

from PIL import Image

from transformers import (
    AutoProcessor,
    RTDetrForObjectDetection,
    VitPoseForPoseEstimation,
)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000000139.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

# ------------------------------------------------------------------------
# Stage 1. Detect humans on the image
# ------------------------------------------------------------------------

# You can choose detector by your choice
person_image_processor = AutoProcessor.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365")
person_model = RTDetrForObjectDetection.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365", device_map=device)

inputs = person_image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = person_model(**inputs)

results = person_image_processor.post_process_object_detection(
    outputs, target_sizes=torch.tensor([(image.height, image.width)]), threshold=0.3
)
result = results[0]  # take first image results

# Human label refers 0 index in COCO dataset
person_boxes = result["boxes"][result["labels"] == 0]
person_boxes = person_boxes.cpu().numpy()

# Convert boxes from VOC (x1, y1, x2, y2) to COCO (x1, y1, w, h) format
person_boxes[:, 2] = person_boxes[:, 2] - person_boxes[:, 0]
person_boxes[:, 3] = person_boxes[:, 3] - person_boxes[:, 1]

# ------------------------------------------------------------------------
# Stage 2. Detect keypoints for each person found
# ------------------------------------------------------------------------

image_processor = AutoProcessor.from_pretrained("usyd-community/vitpose-base-simple")
model = VitPoseForPoseEstimation.from_pretrained("usyd-community/vitpose-base-simple", device_map=device)

inputs = image_processor(image, boxes=[person_boxes], return_tensors="pt").to(device)

with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)

pose_results = image_processor.post_process_pose_estimation(outputs, boxes=[person_boxes], threshold=0.3)
image_pose_result = pose_results[0]  # results for first image

for i, person_pose in enumerate(image_pose_result):
    print(f"Person #{i}")
    for keypoint, label, score in zip(
        person_pose["keypoints"], person_pose["labels"], person_pose["scores"]
    ):
        keypoint_name = model.config.id2label[label.item()]
        x, y = keypoint
        print(f" - {keypoint_name}: x={x.item():.2f}, y={y.item():.2f}, score={score.item():.2f}")

输出示例：

Person #0
 - Nose: x=428.72, y=170.61, score=0.92
 - L_Eye: x=429.47, y=167.83, score=0.90
 - R_Eye: x=428.73, y=168.16, score=0.79
 - L_Ear: x=433.88, y=167.35, score=0.94
 - R_Ear: x=441.09, y=166.86, score=0.90
 - L_Shoulder: x=440.02, y=177.15, score=0.93
 - R_Shoulder: x=446.28, y=178.39, score=0.74
 - L_Elbow: x=436.88, y=197.90, score=0.92
 - R_Elbow: x=433.35, y=201.22, score=0.54
 - L_Wrist: x=431.45, y=218.66, score=0.88
 - R_Wrist: x=420.09, y=212.80, score=0.96
 - L_Hip: x=444.81, y=224.16, score=0.81
 - R_Hip: x=452.33, y=223.91, score=0.82
 - L_Knee: x=442.24, y=256.03, score=0.83
 - R_Knee: x=451.12, y=255.20, score=0.82
 - L_Ankle: x=443.20, y=288.18, score=0.60
 - R_Ankle: x=456.03, y=285.76, score=0.82
Person #1
 - Nose: x=398.12, y=181.71, score=0.87
 - L_Eye: x=398.45, y=179.73, score=0.82
 - R_Eye: x=396.07, y=179.45, score=0.90
 - R_Ear: x=388.85, y=180.22, score=0.88
 - L_Shoulder: x=397.24, y=194.16, score=0.76
 - R_Shoulder: x=384.60, y=190.74, score=0.64
 - L_Wrist: x=402.25, y=207.03, score=0.33

✨ 主要特性

• 结构简单：ViTPose采用简单且非分层的视觉变换器作为骨干网络，用于提取给定人物实例的特征，并使用轻量级解码器进行姿态估计。
• 可扩展性：利用变换器可扩展的模型容量和高并行性，模型参数可以从1亿扩展到10亿，在吞吐量和性能之间达到了新的帕累托最优。
• 灵活性：在注意力类型、输入分辨率、预训练和微调策略以及处理多个姿态任务方面具有很高的灵活性。
• 知识可迁移性：通过简单的知识令牌，可以轻松地将大型ViTPose模型的知识迁移到小型模型。

📚 详细文档

模型详情

尽管在设计中未考虑特定领域知识，但普通视觉变换器在视觉识别任务中表现出了出色的性能。然而，很少有人尝试揭示这种简单结构在姿态估计任务中的潜力。在本文中，作者通过一个名为ViTPose的简单基线模型，从多个方面展示了普通视觉变换器在姿态估计方面的惊人能力，即模型结构的简单性、模型规模的可扩展性、训练范式的灵活性以及模型间知识的可迁移性。具体来说，ViTPose采用简单且非分层的视觉变换器作为骨干网络，以提取给定人物实例的特征，并使用轻量级解码器进行姿态估计。通过利用变换器可扩展的模型容量和高并行性，该模型的参数可以从1亿扩展到10亿，在吞吐量和性能之间达到了新的帕累托最优。此外，ViTPose在注意力类型、输入分辨率、预训练和微调策略以及处理多个姿态任务方面非常灵活。作者还通过实验证明，大型ViTPose模型的知识可以通过简单的知识令牌轻松迁移到小型模型。实验结果表明，基本的ViTPose模型在具有挑战性的MS COCO关键点检测基准上优于代表性方法，而最大的模型则创造了新的技术水平，即在MS COCO测试开发集上达到了80.9的平均精度（AP）。代码和模型可在https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose获取。

模型描述

这是一个🤗 transformers模型的模型卡片，该模型已被推送到Hub上。此模型卡片是自动生成的。

• 开发者：Yufei Xu, Jing Zhang, Qiming Zhang, Dacheng Tao
• 资助方：ARC FL - 170100117和IH - 180100002
• 许可证：Apache - 2.0
• 移植到🤗 Transformers的人员：Sangbum Choi和Niels Rogge

模型来源

• 原始仓库：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose
• 论文：https://arxiv.org/pdf/2204.12484
• 演示：https://huggingface.co/spaces?sort=trending&search=vitpose

应用场景

ViTPose模型由ViTAE - Transformer团队开发，主要用于姿态估计任务。以下是该模型的一些直接应用：

• 人体姿态估计：该模型可用于估计图像或视频中人体的姿态，包括识别头部、肩部、肘部、手腕、臀部、膝盖和脚踝等关键身体关节的位置。
• 动作识别：通过分析一段时间内的姿态，该模型可以帮助识别各种人类动作和活动。
• 监控：在安全和监控应用中，ViTPose可用于监控和分析公共场所或私人场所中的人类行为。
• 健康与健身：该模型可用于健身应用程序，以跟踪和分析运动姿态，提供关于姿势和技术的反馈。
• 游戏和动画：ViTPose可以集成到游戏和动画系统中，以创建更逼真的角色动作和交互。

偏差、风险和局限性

在本文中，作者提出了一个简单而有效的用于姿态估计的视觉变换器基线模型，即ViTPose。尽管在结构上没有复杂的设计，但ViTPose在MS COCO数据集上取得了最先进的性能。然而，ViTPose的潜力尚未通过更先进的技术（如复杂的解码器或FPN结构）得到充分挖掘，这些技术可能会进一步提高性能。此外，尽管ViTPose展示了诸如简单性、可扩展性、灵活性和可迁移性等令人兴奋的特性，但仍需要更多的研究工作，例如探索基于提示的调优，以进一步展示ViTPose的灵活性。此外，作者认为ViTPose也可以应用于其他姿态估计数据集，如动物姿态估计和面部关键点检测。这些将作为未来的工作。

训练详情

训练数据

作者使用MS COCO [28]、AI Challenger [41]、MPII [3]和CrowdPose [22]数据集进行训练和评估。OCHuman [54]数据集仅用于评估阶段，以衡量模型在处理遮挡人物时的性能。MS COCO数据集包含118K张图像和150K个人体实例，每个实例最多有17个关键点注释，该数据集遵循CC - BY - 4.0许可证。MPII数据集遵循BSD许可证，包含15K张图像和22K个人体实例用于训练，每个实例最多注释16个人体关键点。AI Challenger数据集更大，包含超过200K张训练图像和350个人体实例，每个实例最多注释14个关键点。OCHuman数据集包含严重遮挡的人体实例，仅用于验证和测试集，包括4K张图像和8K个实例。

训练超参数

• 训练机制：

速度、大小和时间

评估

OCHuman验证和测试集

为了评估人体姿态估计模型在严重遮挡人体实例上的性能，作者在OCHuman验证和测试集上使用真实边界框对ViTPose变体和代表性模型进行了测试。由于OCHuman数据集中并非所有人体实例都有注释，使用额外的人体检测器会导致大量“误报”边界框，无法反映姿态估计模型的真实能力，因此作者未采用额外的人体检测器。具体来说，使用了对应于MS COCO数据集的ViTPose解码器头，因为MS COCO和OCHuman数据集中的关键点定义相同。

MPII验证集

作者在MPII验证集上使用真实边界框评估了ViTPose和代表性模型的性能。遵循MPII的默认设置，使用PCKh作为性能评估指标。

评估结果

模型架构和目标

硬件

模型基于mmpose代码库在8个A100 GPU上进行训练。

🔧 技术细节

模型结构

ViTPose采用简单且非分层的视觉变换器作为骨干网络，用于提取给定人物实例的特征，并使用轻量级解码器进行姿态估计。

可扩展性

利用变换器可扩展的模型容量和高并行性，模型参数可以从1亿扩展到10亿，在吞吐量和性能之间达到了新的帕累托最优。

灵活性

在注意力类型、输入分辨率、预训练和微调策略以及处理多个姿态任务方面具有很高的灵活性。

知识迁移

通过简单的知识令牌，可以轻松地将大型ViTPose模型的知识迁移到小型模型。

📄 许可证

本模型采用Apache - 2.0许可证。

📚 引用

BibTeX：

@article{xu2022vitposesimplevisiontransformer,
  title={ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation},
  author={Yufei Xu and Jing Zhang and Qiming Zhang and Dacheng Tao},
  year={2022},
  eprint={2204.12484},
  archivePrefix={arXiv},
  primaryClass={cs.CV},
  url={https://arxiv.org/abs/2204.12484}
}