في هذه الورقة، نقدم طريقة جديدة من نوع "من الأسفل إلى الأعلى" ومرحلة واحدة لتقدير وضعية الجسم بالكامل، والتي نسميها "الاسترجاع الهرمي للنقاط"، أو اختصارًا HPRNet. في تقدير وضعية الجسم القياسي، يتم تقدير مواقع حوالي 17 مفصلًا رئيسيًا على جسم الإنسان. أما في تقدير وضعية الجسم بالكامل، فيتم أيضًا تقدير مواقع نقاط دقيقة (68 نقطة على الوجه، و21 نقطة على كل يد، و3 نقاط على كل قدم)، مما يخلق مشكلة في التباين في الحجم (scale variance) التي تتطلب معالجة. لمعالجة التباين في الحجم بين الأجزاء المختلفة من الجسم، نُنشئ تمثيلًا هرميًا للنقاط الخاصة بأجزاء الجسم، ونُعيد تقييمها معًا. يتم استرجاع المواقع النسبية للنقاط الدقيقة داخل كل جزء (مثل الوجه) بالنسبة إلى مركز ذلك الجزء، بينما يتم تقدير مركز هذا الجزء نفسه بالنسبة إلى مركز الشخص. علاوةً على ذلك، على عكس الطرق ذات المرحلتين الموجودة حاليًا، فإن طريقة لدينا تُقدّر وضعية الجسم بالكامل في زمن ثابت، مستقل عن عدد الأشخاص في الصورة. على مجموعة بيانات COCO WholeBody، تتفوق HPRNet بشكل ملحوظ على جميع الطرق السابقة من نوع "من الأسفل إلى الأعلى" في كشف النقاط لجميع أجزاء الجسم بالكامل (أي الجسم، القدم، الوجه، واليد)، كما تحقق نتائج متميزة على مستوى الوجه (75.4 AP) واليد (50.4 AP). يمكن الوصول إلى الكود والنموذج عبر الرابط: \url{https://github.com/nerminsamet/HPRNet}.