Bien que les méthodes basées sur les voxels aient obtenu des résultats prometteurs pour l'estimation 3D de la posture de plusieurs personnes à partir de plusieurs caméras, elles souffrent de charges computationnelles importantes, en particulier dans les scènes de grande taille. Nous proposons Faster VoxelPose afin de relever ce défi en re-projetant le volume de caractéristiques sur les trois plans bidimensionnels des coordonnées (xy, yz, xz), puis en estimant séparément les coordonnées X, Y et Z à partir de ces plans. Pour ce faire, nous localisons d'abord chaque personne à l'aide d'une boîte englobante 3D, en estimant d'abord une boîte 2D et sa hauteur à partir des caractéristiques projetées respectivement sur le plan xy et l'axe z. Ensuite, pour chaque personne, nous estimons les coordonnées partielles des articulations à partir des trois plans de coordonnées de manière séparée, avant de les fusionner afin d’obtenir la posture 3D finale. Cette méthode s'affranchit des coûteux réseaux de convolution 3D (3D-CNN) et améliore la vitesse de VoxelPose d’un facteur dix, tout en atteignant une précision compétitive par rapport aux méthodes de pointe, démontrant ainsi son potentiel pour les applications en temps réel.