本文主要是介绍揭露 Sapiens：未来以人为中心的视觉任务，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Sapiens | Meta
Meta Reality Labs 隆重推出 Sapiens，这是一个尖端的模型系列，专为四种以人为中心的基本视觉任务而设计：二维姿态估计、身体部位分割、深度估计和表面法线预测。
我们的 Sapiens 模型可无缝处理 1K 高分辨率推理，并可通过直接微调在超过 3 亿张野生人类图像的庞大数据库中训练的现有模型，毫不费力地针对特定任务进行定制。
我们模型的适应性确实非同一般，即使在标注数据有限或完全是合成数据的情况下，我们的模型在面对野生数据时也能展现出非凡的泛化能力。此外，我们模型的精简设计也有助于提高其可扩展性–当我们将参数从 0.3 亿增加到 20 亿时，模型在所有任务中的性能都得到了提高。在各种以人为中心的评估中，Sapiens 的表现始终优于现有基准。它们采用视觉转换器架构，任务共享相同的编码器，而每个任务有不同的解码器头。
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二维姿势预估：这项任务包括检测和定位二维图像中人体的关键点。这些关键点通常与肘、膝和肩等关节相对应，有助于了解人的姿势和动作。
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身体部位分割：这项任务将图像分割成不同的身体部位，如头部、躯干、手臂和腿部。图像中的每个像素都被归类为属于特定的身体部位，这对虚拟试穿和医学成像等应用非常有用。
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深度估计：这项任务是估算图像中每个像素与摄像头的距离，从而有效地从二维图像中生成三维图像。这对增强现实和自动驾驶等应用至关重要，因为在这些应用中，了解空间布局非常重要。
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表面法线预测：这项任务是预测图像中表面的方向。每个像素都会分配一个法向量，表示表面朝向的方向。这些信息对于三维重建和了解场景中物体的几何形状非常有价值。
Meta 公司表示该模型可原生支持 1K 高分辨率推理，并且非常容易针对个别任务进行调整，只需在超过 3 亿张野生人类图像上对模型进行预训练即可。
https://github.com/facebookresearch/sapiens
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