要約
私たちはBAPoseという新しいボトムアップアプローチを提案します。この手法は、多人数の姿勢推定において最先端の結果を達成しています。私たちのエンドツーエンドで学習可能なフレームワークは、分離型多スケール瀑布構造を活用し、適応畳み込みを組み込むことで、混雑した場面や被塞領域でのキーポイントをより正確に推定します。BAPoseの分離型瀑布モジュールによって得られる多スケール表現は、カスケード構造における段階的なフィルタリングの効率性を活かしつつ、空間ピラミッド構成と同等の多スケール視野を維持します。困難なCOCOおよびCrowdPoseデータセットでの実験結果から、BAPoseが多人数の姿勢推定において効率的かつ堅牢なフレームワークであり、最先端の精度に大幅な改善をもたらすことが示されています。