SMPLer-X：从视频中准确地识别并提取人体的各种姿态和动作。

SMPLer-X模型使用了大规模的数据集（多达450万个实例）学习了人体姿态和形状的多样性。使得它能够从视频中捕捉到人体、手和脸部的复杂动作。不仅能识别人体的基本形状，还能理解手势和面部表情。

通过微调策略，SMPLer-X可以进一步转化为特定领域的专家模型。这意味着模型可以被定制，以适应特定应用或场景，从而实现更高的性能。

项目地址及演示：https://t.co/ZWDWpEpC0y
论文：https://t.co/MiJnxb5EuM
GitHub：https://t.co/YAcbulKnfu

工作原理：

SMPLer-X模型使用了大规模的数据集（多达450万个实例）和强大的视觉变换器（ViT-Huge）作为其骨干网络。

1、数据收集与预处理：模型使用多达 450 万个实例进行训练，这些实例来自多个不同的数据集。

2、模型训练：SMPLer-X 采用了大型的视觉变换器（ViT-Huge）作为其主要的神经网络架构。这种架构特别适用于处理图像数据。

3、特征提取与估计：模型能够从单目图像或视频中捕捉到人体、手和脸部的复杂动作。

4、微调与专门化：通过微调策略，SMPLer-X 可以进一步转化为特定领域的专家模型，以实现更高的性能。

视觉变换器（ViT）在模型中的角色

视觉变换器（ViT）在这里主要用于图像特征的提取和分析。ViT 能够处理大量的图像数据，并从中提取有用的信息，这对于理解人体姿态和表情非常重要。

觉变换器（ViT）：

视觉变换器（Visual Transformer，简称 ViT）是一种神经网络架构，最初设计用于处理自然语言任务，但后来被证明在图像处理任务上也非常有效。ViT 使用一种叫做“自注意力机制”的技术来捕捉图像中的各种特征和关系。

ViT-Huge：

ViT-Huge 是 ViT 的一个更大和更复杂的版本。由于其庞大的模型规模，它能更准确地识别和解析图像中的复杂特征。

在 SMPLer-X 模型中，ViT-Huge 作为主要的神经网络架构被用于处理和解析图像或视频数据。由于其高度先进和复杂，ViT-Huge 能够准确地捕捉到人体、手和脸部的复杂动作和表情。

该模型在多个测试基准上表现出色，并具有很好的迁移能力。研究者对32个EHPS数据集进行了系统性的研究，并优化了训练方案。