ViTPose：基于Vision Transformer的人体姿态估计模型

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ViTPose简介

ViTPose是由悉尼大学计算机科学学院和京东探索研究院的联合团队开发的一种基于视觉变换器（Vision Transformer）的人体姿态估计模型。该模型以其简洁的结构和卓越的性能而脱颖而出，采用非层次化的视觉变换器作为骨干网络，提取特征后通过轻量级解码器进行姿态估计。ViTPose不仅在模型大小、吞吐量和精度之间取得了新的平衡，还展现了在训练范式、输入分辨率、预训练策略等方面的灵活性，以及通过知识令牌实现大型模型向小型模型的知识迁移能力。在MS COCO关键点检测基准测试中，ViTPose取得了80.9 AP的优异成绩，证明了其在人体姿态估计领域的先进性。

ViTPose主要功能

人体姿态估计：准确地定位人体各个关键点的位置，如头部、肩部、肘部、手腕、髋部、膝部和踝部等，为计算机视觉相关应用提供重要的姿态信息，可广泛应用于动作识别、人机交互、运动分析等领域。
模型扩展与性能提升：能够通过增加变换器层的数量和调整特征维度来扩展模型大小，从而在不同参数规模下实现性能的提升，满足多样化的部署需求，从100M到1B参数范围内灵活调整，在吞吐量和性能之间达到新的平衡。
多数据集训练与适应：支持在多个姿态数据集上进行联合训练，通过共享骨干编码器并添加额外的解码器，能够同时处理来自不同数据集的训练样本，充分利用多源数据的优势，进一步提升模型的性能和泛化能力。
知识迁移：借助知识令牌迁移方法，将大型ViTPose模型的知识有效地迁移到小型模型中，使小型模型能够在保持较低计算成本的同时，获得更好的性能表现，提高了模型在不同应用场景下的实用性。

ViTPose技术原理

视觉变换器骨干网络：
- 采用简单且非层次化的视觉变换器作为模型的骨干部分，用于提取输入图像中人物实例的特征表示。将图像分割成多个小块（patch），并将这些块嵌入到高维空间中形成序列化的视觉令牌，然后通过多个变换器层进行处理。
- 每个变换器层包含多头自注意力（MHSA）机制和前馈网络（FFN），MHSA能够捕捉图像中不同位置之间的长距离依赖关系，FFN则对特征进行非线性变换，从而生成具有丰富语义信息的特征表示。
轻量级解码器：
- 使用轻量级的解码器对骨干网络提取的特征进行处理，以预测关键点的热图。解码器可以是经典的包含两个反卷积块的结构，也可以是更简单的直接上采样后接卷积层的结构。
- 经过解码器处理后，输出的热图中每个像素点的值表示该位置是关键点的概率，通过找到热图中的峰值位置，即可确定关键点的坐标。
可扩展性实现：
- 利用变换器架构的特性，通过堆叠不同数量的变换器层来增加模型的深度，同时可以调整特征维度（即嵌入维度）来改变模型的宽度，从而实现模型大小的灵活控制。
- 更大的模型能够学习到更丰富的特征表示，进而提高姿态估计的准确性，而较小的模型则在计算效率和内存占用方面更具优势，适用于对实时性和资源有限制的场景。
灵活性体现：
- 预训练数据灵活性：除了使用常见的ImageNet数据集进行预训练外，还可以仅使用姿态相关的数据（如MS COCO和AI Challenger数据集）进行预训练，减少了对额外大规模数据集的依赖，同时能够从不同规模的数据中学习到有效的初始化参数。
- 分辨率灵活性：能够适应不同的输入图像分辨率和特征分辨率。通过调整输入图像的尺寸以及改变patch嵌入层的步长，可以灵活地控制模型对不同分辨率图像的处理能力，更高的输入分辨率和特征分辨率有助于提升模型的性能。
- 注意力类型灵活性：针对高分辨率特征图带来的内存和计算压力问题，采用了基于窗口的注意力机制，并结合移位窗口和池化窗口策略来优化注意力计算。移位窗口机制可以促进相邻窗口之间的信息交流，池化窗口则通过在窗口内进行池化操作获取全局上下文特征，两者协同工作，在不增加额外参数的情况下，有效提升了性能并降低了内存占用。
- 微调灵活性：在微调阶段，可以选择冻结部分模块（如MHSA或FFN模块），仅对模型的部分参数进行更新。实验表明，即使冻结MHSA模块，模型依然能够取得与完全微调相当的性能，这表明变换器模型在姿态估计任务上具有较强的适应性和泛化能力。
- 任务灵活性：由于解码器的设计较为简单轻量，可以方便地为不同的姿态数据集添加独立的解码器，共享同一个骨干编码器。在训练过程中，可以随机采样来自多个数据集的实例进行联合训练，使模型能够同时学习到不同数据集的特征和标注信息，从而在多数据集训练范式下获得显著的性能提升。
知识迁移机制：
- 采用基于知识令牌的蒸馏方法，将大型ViTPose模型的知识迁移到小型模型。具体来说，首先在大型模型的patch嵌入层后添加一个可学习的知识令牌，并将其与视觉令牌一起输入到模型中进行训练，通过优化知识令牌来最小化模型输出与真实关键点热图之间的差异。
- 然后，将训练好的知识令牌冻结，并将其与小型模型的视觉令牌结合，在训练过程中利用知识令牌来指导小型模型的学习，使其能够继承大型模型的特征表示和姿态估计能力，从而实现知识的有效迁移。

ViTPose应用场景

运动分析与训练：在体育领域，ViTPose可以实时捕捉运动员的动作姿态，帮助教练分析技术动作的规范性，为运动员提供个性化的训练建议，提升运动表现，预防运动损伤。
人机交互：在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中，ViTPose能够精准识别用户的肢体动作，实现自然流畅的人机交互体验，用户可以通过肢体动作控制虚拟角色或与虚拟环境中的物体进行互动。
智能安防监控：在安防监控系统中，ViTPose可用于实时监测人员的异常行为，如跌倒、打斗等，及时发出警报，提高公共安全和场所管理的效率。
医疗康复辅助：对于康复治疗中的患者，ViTPose可以辅助医生和康复师监测患者的康复动作是否标准，确保康复训练的效果，同时为患者提供直观的动作反馈，促进康复进程。
舞蹈教学与表演：在舞蹈领域，ViTPose能够捕捉舞者的姿态细节，用于舞蹈教学中纠正学员动作，或在舞蹈表演中实现与音乐、灯光等的实时互动，增强表演的艺术效果。
游戏开发：在游戏开发中，ViTPose可用于动作捕捉，将真实演员的动作转化为游戏中的角色动作，提高游戏的逼真度和沉浸感，同时也可以实现玩家通过肢体动作控制游戏角色的功能，增加游戏的趣味性和互动性。