초록
본 논문은 인간 자세 추정 문제에 대한 딥 러닝 기반 접근 방식을 제시합니다. 우리는 학습 패러다임으로 생성적 적대 네트워크를 사용하며, 같은 구조의 두 개의 스택된 아워글래스 네트워크를 설정합니다. 하나는 생성자로, 다른 하나는 판별자로 사용됩니다. 훈련이 완료되면 생성자는 인간 자세 추정기로 활용됩니다. 판별자는 실제 히트맵과 생성된 히트맵을 구분하고, 적대적 손실을 생성자에게 역전파합니다. 이 과정은 생성자가 가능한 인간 신체 구성학을 학습할 수 있게 하며, 예측 정확도 향상에 유용함이 입증되었습니다.