في هذا البحث، نقدم MultiPoseNet، وهي هندسة جديدة لتقدير وضعية الأشخاص المتعددين من الأسفل إلى الأعلى تجمع بين نموذج متعدد المهام وطريقة تخصيص مبتكرة. يمكن لـMultiPoseNet التعامل مع مشاكل كشف الشخص، وكشف النقاط الرئيسية، وفصل الشخص، وتقدير الوضعية بشكل مشترك. يتم تنفيذ الطريقة الجديدة للتخصيص بواسطة شبكة Pose Residual Network (PRN) التي تتلقى كشف النقاط الرئيسية وكشف الأشخاص، وتنتج وضعيات دقيقة من خلال تخصيص النقاط الرئيسية لمثيلات الشخص. على مجموعة بيانات COCO keypoints، يتفوق طريقة تقدير الوضعية لدينا على جميع الطرق السابقة من الأسفل إلى الأعلى في الدقة والسرعة؛ كما أنها تؤدي بنفس مستوى أفضل الطرق من الأعلى إلى الأسفل بينما تكون أسرع بمرتين على الأقل (4 مرات). طريقتنا هي أسرع نظام في الوقت الفعلي بمعدل 23 إطارًا في الثانية. الكود المصدر متاح على الرابط: https://github.com/mkocabas/pose-residual-network