本技術報告は、ECCV 2022のEgoBodyチャレンジに提案された当社のソリューションMEEVについて紹介します。このデータセットは、ヘッドマウントデバイスから取得され、相互作用する人々の人体形状と動きを含んでいます。EgoBodyデータセットには、被遮蔽された身体やぼけた画像などの課題があります。これらの課題を克服するために、MEEVは多尺度特徴を活用して豊富な空間情報を抽出するように設計されています。また、データセットのサイズが限られている問題に対処するため、モデルは2Dおよび3D姿勢推定データセットを統合したデータで事前学習されています。MPJPEで82.30、MPVPEで92.93という評価を得て、MEEVはECCV 2022のEgoBodyチャレンジで優勝しました。これは提案手法の有効性を示しています。コードはhttps://github.com/clovaai/meev で公開されています。