単一のRGB画像からの3次元姿勢推定における主要な課題は、十分な訓練データの取得です。特に、制約のない画像を含み、正確な3次元姿勢でアノテーションされた大量の訓練データを集めるのは現実的ではありません。そこで、我々は2つの独立した訓練ソースを使用することを提案します。第1のソースは、2次元姿勢でアノテーションされた画像から構成され、第2のソースは、正確な3次元モーションキャプチャデータから構成されます。両方のソースを統合するために、我々は2次元姿勢推定と効率的かつ堅牢な3次元姿勢検索を組み合わせた二重ソースアプローチを提案します。実験では、当該アプローチが最先端の結果を達成し、さらには2つのソースの骨格構造が大きく異なる場合でも競争力があることを示しています。