DeeperCut: 더 깊고 강하며 빠른 다중 인물 자세 추정 모델

본 논문의 목적은 다수의 인물이 있는 장면에서 관절화된 자세 추정 기술을 발전시키는 것입니다. 이를 위해 우리는 세 가지 측면에서 기여합니다. (1) 효과적인 하향식 제안을 생성하는 개선된 신체 부위 탐지기; (2) 제안들을 일관된 신체 부위 구성으로 조립할 수 있도록 허용하는 새로운 이미지 조건부 쌍항 항목; (3) 검색 공간을 더 효율적으로 탐색하여 성능 향상과 상당한 속도 향상을 이끌어내는 점진적 최적화 전략을 제안합니다. 평가는 단일 인물 자세 추정 벤치마크 두 개와 다중 인물 자세 추정 벤치마크 두 개를 사용하여 수행되었습니다. 제안된 접근 방식은 단일 인물 자세 추정 작업에서 경쟁력 있는 성능을 보여주면서도 알려진 최고의 다중 인물 자세 추정 결과를 크게 능가합니다. 모델과 코드는 http://pose.mpi-inf.mpg.de 에서 제공됩니다.