초록
회귀 기반 방법은 사람 자세 추정에서 검출 기반 방법보다 성능이 좋지 않습니다. 주요 문제는 이전의 회귀 방법에서 자세의 구조적 정보가 충분히 활용되지 않았다는 것입니다. 본 연구에서는 구조 인식 회귀 접근법을 제안합니다. 이 접근법은 관절 대신 뼈를 사용하여 재매개변수화된 자세 표현을 채택합니다. 또한 관절 연결 구조를 활용하여 자세 내의 장거리 상호작용을 인코딩하는 구성적 손실 함수를 정의합니다. 이 방법은 단순하면서도 효과적이며, 통합적인 설정에서 2D와 3D 자세 추정 모두에 일반적으로 적용될 수 있습니다. 포괄적인 평가는 우리 접근법의 유효성을 확인해주며, Human3.6M 데이터셋에서 현존하는 최고 수준의 결과를 크게 개선했습니다. 또한 MPII 데이터셋에서는 최고 수준의 결과와 경쟁력을 보여주었습니다.