DeeperCut：一种更深、更强、更快的多人姿态估计模型

本文旨在推进多人场景中姿态估计的最先进水平。为此，我们在三个方面做出了贡献：（1）提出改进的身体部位检测器，生成有效的自下而上的身体部位建议；（2）引入新的图像条件下的成对项，允许将这些建议组装成数量可变的一致身体部位配置；（3）提出一种增量优化策略，该策略能够更高效地探索搜索空间，从而在提高性能的同时显著加快处理速度。我们对两个单人和两个多人姿态估计基准进行了评估。实验结果表明，所提出的 方法在多人姿态估计任务上显著优于已知的最佳结果，并且在单人姿态估计任务上也表现出竞争力。模型和代码可在 http://pose.mpi-inf.mpg.de 获取。