group-telegram.com/gentech_lab/80
Last Update:
Sapiens: A Family of Human-Centric Vision Models #pose_estimation #depth_estimation #paper
Статья (август 2024, ECCV 2024) от Meta представляет семейство моделей Sapiens для четырех основных задач компьютерного зрения, связанных с анализом людей: оценка позы человека (2D pose estimation), сегментация частей тела (body-part segmentation), оценка глубины (depth estimation) и предсказание нормалей поверхности (surface normal prediction).
В основе архитектуры лежит Vision Transformer, предобученный на специально собранном датасете Humans-300M, содержащем 300 миллионов изображений людей. Семейство включает четыре модели разного размера: от Sapiens-0.3B (336M параметров, 1.242T FLOPS) до Sapiens-2B (2.163B параметров, 8.709T FLOPS). Предобучение выполняется с помощью подхода masked autoencoder (MAE) на изображениях размером 1024x1024 с размером патча 16x16, при этом маскируется 75-95% патчей.
Для каждой из задач авторы используют специфичную архитектуру декодера. В задаче pose estimation применяется top-down подход, где сначала выполняется детекция человека, а затем оценка позы через предсказание heatmap с использованием Mean Squared Error loss. Модель работает с расширенным набором из 308 ключевых точек, включая 243 точки для лица и 40 для рук, на изображениях с аспектом 4:3 (1024x768). В задаче сегментации модель работает с 28 классами частей тела, используя Weighted Cross Entropy loss и легкий декодер с deconvolution слоями. Для depth estimation используется единый канал на выходе для регрессии с нормализацией глубины в диапазон [0,1] и специальным loss с учетом логарифмической разницы. В задаче normal estimation модель предсказывает xyz компоненты нормали через 3 выходных канала, используя комбинацию L1 loss и косинусной близости между предсказанными и ground truth нормалями.
Предобучение заняло 18 дней на 1024 GPU A100, а результаты превзошли SOTA во всех задачах: в pose estimation на 7.6 AP, в сегментации на 17.1 mIoU, в depth estimation на 22.4% RMSE и в normal estimation на 53.5%.
Ключевой вывод работы заключается в том, что специализированное предобучение на человеческих данных и использование высокого разрешения дают значительный прирост качества даже при использовании относительно простой архитектуры encoder-decoder. При этом модели демонстрируют хорошее обобщение на "дикие" данные, несмотря на обучение преимущественно на студийных и синтетических датасетах.
🔥Project
📜Paper
@gentech_lab
