초록
다중 인물의 관절 포즈 추적은 제약이 없는 비디오에서 중요한 동시에 어려운 문제입니다. 본 논문에서는 상위-하위 접근법을 따르면서, 포즈 흐름에 기반한 우수하고 효율적인 포즈 추적기(Pose Tracker)를 제안합니다. 첫째, 우리는 프레임 간의 포즈 연결을 구축하고 포즈 흐름(Pose Flows)을 형성하기 위한 온라인 최적화 프레임워크를 설계하였습니다(PF-Builder). 둘째, 새로운 포즈 흐름 비최대 억제 알고리즘(PF-NMS)을 설계하여 중복된 포즈 흐름을 견고하게 줄이고 시간적으로 분리된 것을 재연결하였습니다. 광범위한 실험 결과는 우리의 방법이 두 개의 표준 포즈 추적 데이터셋에서 각각 13 mAP 25 MOTA와 6 mAP 3 MOTA로 가장 좋은 결과보다 크게 우월함을 보여주었습니다. 또한, 개별 프레임에서 감지된 포즈에 대해 작업할 때, 포즈 추적기의 추가적인 계산량은 매우 적어 온라인으로 10FPS 추적을 보장합니다. 우리의 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다(https://github.com/YuliangXiu/PoseFlow).