多人姿勢推定は難問の一つである。既存の手法は大抵二段階に基づいており、一つの段階で提案を生成し、もう一つの段階で姿勢を対応する人物に割り当てる。しかし、このような二段階手法は一般的に効率が低いという問題がある。本研究では、パイプラインを簡素化し、多人姿勢推定の効率を向上させる初めての単段階モデル、Single-stage multi-person Pose Machine（SPM）を提案する。この目的達成のために、人物インスタンスと体関節位置表現を統合する新しい構造化された姿勢表現（Structured Pose Representation: SPR）を提案した。SPRに基づき、SPMモデルは単一の段階で複数の人物に対する構造化された姿勢を直接予測でき、従来の二段階手法よりもコンパクトなパイプラインと魅力的な効率性を持つ。特に、SPRは異なる人物インスタンスを示すために根関節（root joints）を導入し、人間の体関節位置は根関節に対する相対的な変位として符号化される。一部の関節における長距離変位をより正確に予測するために、SPRはさらに階層的な表現へと拡張される。SPRに基づき、SPMはCNNを通じて根関節（インスタンスの位置）と体関節変位を同時に予測することで、多人姿勢推定を効率的に実行できる。さらに、SPMの汎用性を示すために、多人3次元姿勢推定にも適用した。MPII, 拡張PASCAL-Person-Part, MSCOCO, CMU Panopticといったベンチマークでの包括的な実験結果から、SPMが多人2次元/3次元姿勢推定において最先端の効率性を持ちつつも優れた精度を持つことが明確に示されている。