LitePose: 高效的2D人体姿态估计架构设计
RayLitePose:推动边缘设备人体姿态估计的技术突破
人体姿态估计在以人为中心的计算机视觉应用中扮演着至关重要的角色。然而,由于计算成本高昂(每帧超过150 GMACs),将最先进的基于HRNet的姿态估计模型部署到资源受限的边缘设备上一直是一个巨大的挑战。为了解决这个问题,MIT韩松教授团队开发了LitePose - 一种专为边缘设备上的实时多人姿态估计而设计的高效架构。
创新的单分支架构设计
LitePose的核心创新在于其单分支架构设计。通过对HRNet进行渐进式收缩实验,研究人员发现在低计算区域,HRNet的高分辨率分支存在冗余。移除这些冗余分支不仅提高了效率,还改善了性能。受此启发,LitePose采用了单分支架构,并引入了两个简单而有效的方法来增强模型能力:
-
融合解卷积头(Fusion Deconv Head):移除了高分辨率分支中的冗余,同时允许低开销的尺度感知特征融合。
-
大核卷积(Large Kernel Convs):显著提高了模型的容量和感受野,同时保持较低的计算成本。在CrowdPose数据集上,仅增加25%的计算量,7x7卷积核相比3x3卷积核就实现了+14.0 mAP的性能提升。
卓越的性能表现
在移动平台上,LitePose相比之前最先进的高效姿态估计模型,将延迟降低了高达5倍,同时不牺牲性能。这一突破性进展为边缘设备上的实时多人姿态估计开辟了新的前景。
具体来看,在CrowdPose测试集上:
- LitePose-Auto-S模型仅需5.0G MACs就实现了58.3 mAP,而HigherHRNet-W24需要25.3G MACs才能达到57.4 mAP。
- 在Jetson Nano、移动设备和树莓派等边缘平台上,LitePose-Auto-S的推理延迟分别为97ms、76ms和420ms,远低于其他模型。
在COCO数据集上,LitePose同样展现出色的表现:
- LitePose-Auto-M模型在7.8G MACs的计算量下达到了59.8 mAP(val)/59.7 mAP(test-dev)的性能。
- 相比之下,EfficientHRNet-H_-1需要14.4G MACs才能达到59.2 mAP(val)/59.1 mAP(test-dev)。
这些结果充分证明了LitePose在效率和性能之间取得了优异的平衡。
开放的研究生态
为了推动姿态估计领域的进一步发展,MIT团队开源了LitePose的代码和预训练模型。研究者和开发者可以通过以下方式参与到LitePose的生态中:
- 在GitHub仓库获取完整代码。
- 下载预训练模型进行评估和部署。
- 按照详细的文档说明进行数据准备、模型训练和评估。
LitePose的开源不仅为学术研究提供了宝贵的资源,也为工业应用提供了可直接使用的高效解决方案。
广阔的应用前景
LitePose的出现为边缘计算和移动设备上的人体姿态估计应用开辟了新的可能性。其潜在的应用场景包括但不限于:
- 移动AR/VR:实时捕捉用户姿态,提供沉浸式交互体验。
- 智能健身:在家用设备上进行实时姿态分析和纠正。
- 安防监控:在资源受限的边缘设备上实现高效的人体行为分析。
- 智能机器人:为机器人提供实时的人体姿态感知能力,增强人机交互。
随着边缘AI的不断发展,LitePose这样的高效模型将在推动普适计算和智能物联网领域发挥越来越重要的作用。
结语
LitePose的研究成果展示了在算法设计和工程实现之间寻求平衡的重要性。通过深入理解模型结构的冗余性并引入创新的架构设计,研究者们成功地在保持高精度的 同时大幅降低了计算成本。这不仅推动了学术界对高效深度学习模型的探索,也为工业界在资源受限场景下部署先进视觉算法提供了实用的解决方案。
随着边缘计算和AI技术的不断融合,我们可以期待看到更多像LitePose这样兼顾效率和性能的创新成果,它们将持续推动计算机视觉技术向更广阔的应用领域扩展,最终实现普适智能的美好愿景。
编辑推荐精选
AEE
AI Excel全自动制表工具
AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。
UI-TARS-desktop
基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档， 包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。
Wan2.1
开源且先进的大规模视频生成模型项目
Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。
爱图表
全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表
爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。
Qwen2.5-VL
一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入
Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。
HunyuanVideo
HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。
HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成 能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。
WebUI for Browser Use
一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。
WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器 使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。
xiaozhi-esp32
基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。
olmocr
一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。
olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。
飞书多维表格
飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版
飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。
推荐工具精选
AI云服务特惠
懂AI专属折扣关注微信公众号
最新AI工具、AI资讯
独家AI资源、AI项目落地
微信扫一扫关注公众号