ViTPose - Transformerアーキテクチャに基づいた人体姿勢推定モデル

ViTPoseとは何ですか？

ViTPoseは、Transformerアーキテクチャに基づいた人体姿勢推定モデルです。標準的なビジュアルTransformerを基盤とし、入力画像をセグメント化してTransformerブロックに入力することで特徴を抽出します。抽出された特徴はデコーダによってヒートマップにデコードされ、人体のキーポイントを正確に特定できます。ViTPoseシリーズは、ViTPose-B、ViTPose-L、ViTPose-Hなど、さまざまなスケールを提供しており、ニーズに応じて選択できます。MS COCOなどのデータセットで優れた性能を発揮し、シンプルなビジュアルTransformerが姿勢推定タスクにおいて強力な可能性を秘めていることを示しています。さらに、改良版であるViTPose+は、動物や人間を含むさまざまなタイプのキーポイントをカバーし、さまざまな身体姿勢推定タスクに対応することで、性能と適用範囲をさらに向上させています。

ViTPoseの主な機能

• 人体キーポイントの特定この技術は、関節、手、足など、画像中の人体の主要な部位を識別することができ、動作解析、仮想現実、ヒューマンコンピュータインタラクションなどの分野で幅広く利用されている。
• シンプルなモデルアーキテクチャこの手法では、特徴抽出の基盤ネットワークとして標準的なビジュアルTransformerを使用し、抽出した特徴をシンプルなデコーダーでヒートマップにデコードすることで、キーポイントの正確な位置特定を実現します。モデル構造はシンプルで、実装が容易であり、拡張性にも優れています。
• 高い拡張性Transformerのレイヤー数やヘッド数などのハイパーパラメータを調整することで、モデルを1億から10億のパラメータ規模に拡張し、さまざまな規模のタスク要件に適応させながら、高いパフォーマンスを維持することができます。
• 高い柔軟性トレーニングパラダイムにおいて柔軟性があり、さまざまな事前トレーニングおよびファインチューニング戦略、複数の入力解像度およびアテンションタイプをサポートし、多様な姿勢推定タスクを処理できます。
• 知識の移転可能性大規模モデルから得られた知識は、シンプルな知識トークンを用いることで、より小規模なモデルに容易に転送することができ、モデルの実用性と柔軟性をさらに向上させることができる。

ViTPoseの技術原則

• ビジュアルトランスフォーマーViTPoseは、特徴抽出のための基幹ネットワークとして、標準的な非階層型ビジュアルTransformerを使用しています。入力画像はまず複数のパッチに分割され、各パッチは高次元空間に埋め込まれてトークンを形成します。これらのトークンは、それぞれマルチヘッド自己注意機構（MHSA）とフィードフォワードネットワーク（FFN）を含む複数のTransformer層を通して処理されます。
• 特徴抽出Transformer層による処理後、最終的な出力特徴マップは豊富な意味情報を含み、画像中の人体の主要な特徴を捉えることができる。
• ヒートマップ予測ViTPoseのデコーダーは、エンコーダーが出力する特徴マップをヒートマップに変換します。ヒートマップの各ピクセル値は、その位置がキーポイントである確率を表します。デコーダーには2つのオプションがあります。
  • 標準デコーダーアップサンプリングは転置畳み込みを用いて行われ、その後、予測層を通してヒートマップが生成される。
  • シンプルなデコーダーヒートマップを生成するために、アップサンプリングに双線形補間を直接使用します。
• モデル転送ViTPoseの知識は、シンプルな知識トークンを使用することで小型モデルに容易に転送でき、モデルの使いやすさと柔軟性をさらに向上させることができます。
• 最先端性能ViTPoseは、複数の姿勢推定データセットにおいて、新たな最先端（SOTA）性能とパレート最適解を達成しました。

ViTPoseプロジェクトの住所

• GitHubリポジトリ：https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2204.12484

ViTPoseの応用事例

• 人間の姿勢推定これは主に、関節、手、足など、画像中の人体の重要なポイントを識別するために使用され、動作解析、仮想現実、ヒューマンコンピュータインタラクションなどの分野で広く利用されています。
• 動物の姿勢推定ViTPose+は動物の姿勢推定タスクにも対応しており、野生動物の行動研究、ペットの行動分析などに利用できます。