تُعدّ طرق الكشف القائمة على خريطة الحرارة (Heatmap-based detection methods) هي المهيمنة في تقدير الوضعية البشرية ثنائية الأبعاد، رغم أن الانحدار (regression) يبدو أكثر بديهية. ويدفع مفهوم الانحدار التكاملي (integral regression)، الذي يعتمد من حيث البنية على خريطة حرارة ضمنية، كلا النهجين إلى التقارب أكثر. هذا يطرح سؤالاً مهماً: هل يتفوق الكشف فعلاً على الانحدار؟ في هذه الورقة، نستعرض الفرق في طريقة التدريب (supervision) بين طريقة الكشف القائمة على خريطة الحرارة والانحدار التكاملي، لأن هذه هي الفجوة الأساسية المتبقية بين النهجين. أثناء هذا التحقيق، اكتشفنا تحيزاً خفياً ينشأ في تقدير الوضعية التكاملي نتيجة أخذ التوقع (expectation) بعد دالة الـ softmax. وللتغلب على هذا التحيز، نقدّم طريقة تعويض (compensation method) نجدها تحسّن دقة الانحدار التكاملي في جميع معايير تقدير الوضعية ثنائية الأبعاد. ونتيجة لذلك، نقترح أيضاً نهجاً بسيطاً يدمج بين الكشف والانحدار المُعوّض من التحيز، والذي يتفوق بشكل كبير على أفضل النماذج الحالية بوجود عدد ضئيل من المكونات الإضافية.