人間の姿勢と動きは、人々が登場するビデオの分析において重要な手がかりであり、身体の姿勢に基づく表現が活動認識、コンテンツ検索、社会的信号処理などの多様なタスクに対して非常に効果的であるという強い証拠があります。本研究では、「PoseTrack」を設立し、ビデオベースの人間姿勢推定と関節追跡の新しい大規模ベンチマークを提供することで、視覚的な人間分析に取り組む研究者のコミュニティを結集することを目指しています。このベンチマークには、i) 単一フレームにおける多人物体姿勢推定、ii) ビデオにおける多人物体姿勢推定、iii) 多人物体の関節追跡に焦点を当てた3つの競技トラックが含まれています。ベンチマークとチャレンジを促進するために、私たちは新たな大規模ベンチマークデータセットを収集し、アノテーションを行い、公開します。このデータセットには、複数の人々が個人トラックと関節姿勢でラベリングされたビデオが含まれています。参加者がホールドアウトテストセットで評価できるようにするために中央評価サーバーも提供されます。私たちは、提案されたベンチマークが大規模かつ代表的な学習データセットを提供することで生産的な研究を刺激するとともに、提案された手法を客観的に評価および比較するプラットフォームを提供することで貢献すると期待しています。このベンチマークは https://posetrack.net で自由にアクセスできます。