TCFormer：以人为中心的视觉Transformer，通过token聚类优化表示

"TCFormer是一种新的视觉Transformer模型，专为以人为中心的计算机视觉任务设计，通过token聚类来更有效地处理图像中不同区域的重要性差异。该模型能够在关注关键区域（如人体）的同时，减少背景区域的计算负担，提高对细节的捕捉能力。TCFormer在全身姿势估计和三维人体网格重建等任务上表现出优越性能，其代码已在GitHub上开源。" 在计算机视觉领域，transformer架构已经逐渐成为处理复杂视觉任务的核心工具，尤其在那些需要理解对象间关系的任务中。传统的transformer将图像划分为固定网格，每个单元作为一个独立的token处理。然而，这种处理方式在以人为中心的任务中可能会遇到问题，因为人体部分通常需要更精细的表示，而背景可能只需要粗略的建模。 TCFormer提出的解决方案是通过渐进式聚类合并tokens，使得模型能够动态地适应图像内容。这种方法允许tokens以灵活的形状和大小合并，集中于图像中的重要区域，如人体部分，同时用较少的tokens来表示背景。具体来说，TCFormer可以调整token的形状以匹配语义概念，对包含关键细节的区域（如脸部）使用高分辨率的token，从而更好地捕获这些细节信息。 在介绍部分，文章指出了以人为中心的任务，如人脸对齐和人体姿态估计，对于许多应用如动作识别、虚拟现实和增强现实的重要性。近年来，视觉transformer已经在这些任务中展现出先进的性能，尤其是在捕捉长距离依赖关系方面。TCFormer通过其独特的token聚类机制，进一步优化了这一过程，提高了模型的效率和准确性。 TCFormer的优越性能在多个挑战性的任务和数据集上得到了验证，包括在COCO-WholeBody上进行的全身姿势估计和在3DPW上进行的三维人体网格重建。通过与标准网格方法的比较（如图1所示），TCFormer的动态token分配策略明显地在关注人体区域和处理背景时更加有效。 TCFormer是一种创新的transformer架构，专门针对以人为中心的视觉任务，通过智能的token管理策略提升了模型的性能，尤其是在处理细节和关键区域时。它的开源代码使得其他研究者和开发者能够利用这一技术，推动计算机视觉领域的进步。