MultiPoseNet : Estimation rapide de la pose de plusieurs personnes à l'aide d'un réseau de résidus de pose

Dans cet article, nous présentons MultiPoseNet, une nouvelle architecture d'estimation de la posture multi-personnes basée sur une approche bottom-up qui combine un modèle multi-tâches avec une méthode d'attribution innovante. MultiPoseNet peut traiter conjointement les problèmes de détection de personnes, de détection de points clés, de segmentation de personnes et d'estimation de la posture. La méthode d'attribution innovante est mise en œuvre par le réseau résiduel de posture (Pose Residual Network, PRN), qui reçoit des détecteurs de points clés et de personnes, et produit des postures précises en attribuant les points clés aux instances de personnes. Sur l'ensemble de données COCO keypoints, notre méthode d'estimation de la posture surpasse toutes les méthodes bottom-up précédentes tant en termes de précision (+4 points mAP par rapport au meilleur résultat précédent) que de vitesse ; elle se compare également aux meilleures méthodes top-down tout en étant au moins 4 fois plus rapide. Notre méthode est le système en temps réel le plus rapide avec 23 images/seconde. Le code source est disponible à l'adresse suivante : https://github.com/mkocabas/pose-residual-network