En un mundo donde la inteligencia artificial sigue rompiendo barreras, ViTPose emerge como una solución innovadora en el campo de la estimación de poses humanas. Este proyecto combina lo mejor de la tecnología de visión por computadora con un enfoque sencillo pero efectivo basado en Transformers, logrando resultados excepcionales en tareas de detección de keypoints y conexiones entre ellos.
En este artículo, exploraremos qué es ViTPose, cómo lo hemos integrado en un proyecto práctico, los beneficios que ofrece y las áreas donde puede aplicarse de manera efectiva.
¿Qué es ViTPose?
ViTPose, propuesto por Yufei Xu y su equipo en el paper “ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation”, es un modelo que utiliza Transformers de Visión (Vision Transformers) como base para la estimación de poses humanas.
El repositorio oficial del proyecto está disponible en GitHub: https://github.com/ViTAE-Transformer/ViTPose
A diferencia de enfoques más complejos que integran conocimiento específico del dominio, ViTPose adopta un diseño minimalista:
- Backbone: Un Transformer estándar y no jerárquico que extrae características de la imagen.
- Decoder: Una cabeza ligera que predice mapas de calor (heatmaps) para localizar los keypoints.
Esta simplicidad no sacrifica el rendimiento. De hecho, ViTPose ha logrado superar a métodos representativos en el exigente benchmark de detección de keypoints de MS COCO, estableciendo un nuevo estándar en términos de precisión y rendimiento.
Para facilitar la implementación rápida de este modelo, he desarrollado un proyecto complementario disponible en mi repositorio de GitHub: https://github.com/joakimvivas/vitpose-human-pose-estimation
Este repositorio incluye varios ejemplos prácticos con una interfaz sencilla para que cualquier persona pueda iniciarse fácilmente con ViTPose.
Implementación del Proyecto
El proyecto que he desarrollado utiliza ViTPose para procesar imágenes, identificar personas y estimar sus poses mediante un conjunto de keypoints conectados por líneas que representan el esqueleto humano. A continuación, te describo los pasos principales:
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Subida de Imágenes. El usuario puede cargar imágenes directamente desde una interfaz web intuitiva, diseñada con FastAPI y estilizada con Tailwind CSS. Las imágenes son procesadas en el backend y almacenadas para futuras referencias.
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Detección de Personas. Utilizo el modelo RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) para identificar personas en las imágenes y delimitar sus posiciones con cajas delimitadoras (bounding boxes). Este modelo permite filtrar personas desenfocadas o en el fondo, procesando solo aquellas que están en el foco principal.
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Estimación de Poses. ViTPose toma las cajas delimitadoras como entrada y predice los keypoints correspondientes a cada persona. Estos puntos clave son visualizados con círculos rojos y conectados con líneas azules que forman el esqueleto humano.
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Almacenamiento de Resultados. Las imágenes procesadas se guardan en un repositorio local accesible desde la interfaz, lo que permite al usuario revisarlas en cualquier momento.
Ejemplos de aplicación
En mi repositorio de GitHub (https://github.com/joakimvivas/vitpose-human-pose-estimation) podrás encontrar más ejemplos, pero aquí me gustaría centrarme en dos, los siguientes:
La primera es una persona caminando por la calle, donde podemos identificar estiramientos y movimientos característicos de las diferentes extremidades.
La segunda imagen es la jugadora del FC Barcelona, Aitana Bonmati, donde parte de sus extremidades está oculta en la foto y ViTPose lo predice correctamente.
Beneficios del Proyecto
He podido encontrar varios beneficios, seguramente existan más, pero a continuación te listo los que me han parecido más interesantes:
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Precisión en la Detección. ViTPose, combinado con RT-DETR, logra resultados de alta precisión al detectar personas y sus keypoints. Esto lo convierte en una herramienta confiable para análisis detallados.
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Simplicidad y Escalabilidad. El diseño minimalista del modelo permite escalarlo desde 100 millones hasta 1 billón de parámetros, manteniendo un balance óptimo entre rendimiento y capacidad de procesamiento.
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Interfaz Intuitiva. La aplicación web proporciona una experiencia de usuario fluida, con soporte para subir imágenes, visualizar resultados y acceder a datos previamente procesados.
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Flexibilidad. ViTPose puede adaptarse a diferentes resoluciones de entrada y estrategias de preentrenamiento, lo que lo hace útil para una variedad de tareas relacionadas con la estimación de poses.
Conclusión y posibles Áreas de Aplicación
ViTPose destaca por su capacidad para simplificar una tarea tan compleja como la estimación de poses humanas, logrando resultados impresionantes en escenarios desafiantes. Su implementación en este proyecto demuestra no solo su potencial técnico, sino también su aplicabilidad en varios sectores, como:
Deportes y Análisis de Rendimiento
- Evaluación del rendimiento atlético mediante el análisis de movimientos.
- Identificación de patrones para mejorar técnicas en deportes como fútbol, gimnasia o danza.
Salud y Rehabilitación
- Seguimiento de ejercicios de fisioterapia para asegurar posturas correctas.
- Monitoreo de pacientes con movilidad limitada.
Seguridad y Vigilancia
- Identificación de actividades sospechosas en sistemas de videovigilancia.
- Prevención de accidentes en entornos industriales al detectar movimientos peligrosos.
Realidad Aumentada y Videojuegos
- Control de avatares en tiempo real mediante la detección de poses.
- Mejora de experiencias inmersivas en aplicaciones de realidad virtual.
Producción Audiovisual
- Asistencia en la coreografía de escenas complejas.
- Automatización de efectos visuales basados en movimientos humanos.
El repositorio oficial de ViTPose me sirvió como referencia principal para explorar más detalles sobre el modelo. Si buscas una implementación lista para usar, puedes consultar mi proyecto en GitHub: https://github.com/joakimvivas/vitpose-human-pose-estimation.
Esta herramienta no solo es un avance en inteligencia artificial, sino también un paso hacia la democratización de la tecnología, haciendo que sea accesible incluso para aquellos que se están iniciando en el campo. 🚀
