OpenPose: 파트 친화 필드를 사용한 실시간 다중 인물 2D 자세 추정

실시간 다중 인물 2D 자세 추정은 이미지와 비디오에서 기계가 사람을 이해하는 데 중요한 구성 요소입니다. 본 연구에서는 이미지 내 여러 사람의 2D 자세를 실시간으로 감지하는 방법을 제시합니다. 제안된 방법은 이미지 내의 신체 부위를 개인과 연결시키는 비모수적 표현인 파트 친화력 필드(Part Affinity Fields, PAFs)를 사용하여 학습합니다. 이 하향식 시스템은 이미지에 있는 사람의 수와 상관없이 높은 정확도와 실시간 성능을 달성합니다. 이전 연구에서는 PAFs와 신체 부위 위치 추정이 훈련 단계를 통해 동시에 개선되었습니다. 우리는 PAF만을 개선하는 방식이 PAF와 신체 부위 위치 모두를 개선하는 것보다 실행 시간 성능과 정확도에서 크게 향상됨을 보여줍니다. 또한, 공개적으로 배포한 우리 내부 주석화된 발 데이터셋을 기반으로 한 첫 번째 통합된 신체 및 발 키포인트 검출기를 제시합니다. 우리는 이 통합 검출기가 순차적으로 실행할 때보다 추론 시간을 줄이는 동시에 각 구성 요소의 정확도를 유지함을 보여줍니다. 이 연구는 최종적으로 OpenPose, 다중 인물 2D 자세 검출(신체, 발, 손, 얼굴 키포인트 포함)에 대한 첫 번째 오픈 소스 실시간 시스템을 출시하게 되었습니다.