ArtTrack: 야외에서의 관절형 다중 인물 추적

본 논문에서는 제약이 없는 비디오에서 여러 사람의 관절 추적을 위한 접근 방식을 제안합니다. 우리의 출발점은 단일 프레임 자세 추정을 위한 기존 아키텍처와 유사하지만 속도가 훨씬 빠른 모델입니다. 이는 두 가지 방법으로 달성됩니다: (1) 신체 부위 관계 그래프를 단순화하고 희소화하여 최근의 더 빠른 추론 방법을 활용하고, (2) 혼잡한 환경에서도 동일한 사람의 신체 관절을 감지하고 연관시키는 능력을 갖춘 피드포워드 컨볼루션 아키텍처에 상당 부분의 계산을 위임함으로써입니다. 우리는 이 모델을 사용하여 신체 관절 위치 제안을 생성하고, 이러한 제안들의 시공간 그룹화로 관절 추적 문제를 정식화합니다. 이를 통해 시간 경과에 따라 강력한 검출 결과로부터 증거를 전파시키고 각 제안이 한 사람에게만 할당될 수 있는 제약 조건을 적용함으로써 장면 내 모든 사람의 연관 문제를 동시에 해결할 수 있습니다. 우리는 공개된 MPII 인간 자세 벤치마크와 새로운 MPII 비디오 자세 데이터셋(여러 사람이 등장하는 이미지 시퀀스)에서 결과를 보고합니다. 실험 결과, 우리 모델은 최신 연구 성과에 필적하는 결과를 도출하면서도 시간 소모량이 크게 줄어들었으며, 시간 정보를 활용하여 혼잡한 장면에서의 성능 개선에도 기여하였습니다.