초록
우리는 이미지에서 여러 사람의 2D 자세를 효율적으로 감지하기 위한 접근 방식을 제시합니다. 이 접근 방식은 파트 친화력 필드(Part Affinity Fields, PAFs)라고 부르는 비모수적 표현을 사용하여 이미지 내의 신체 부위와 개인 간의 연관성을 학습합니다. 해당 아키텍처는 전역 컨텍스트를 인코딩하여, 고정밀을 유지하면서 실시간 성능을 달성할 수 있는 탐욕적인 하향식 파싱 단계를 가능하게 합니다. 아키텍처는 동일한 순차 예측 과정의 두 가지 분기를 통해 파트 위치와 그들의 연관성을 공동으로 학습하도록 설계되었습니다. 우리의 방법은 COCO 2016 키포인트 챌린지에서 1등을 차지하였으며, MPII 다중 인물 벤치마크에서 기존 최고 수준의 결과를 크게 초월하였습니다. 이는 성능과 효율성 모두에서 그렇습니다.