PI-Net: 다중 인물 단일 카메라 3D 자세 추정을 위한 포즈 상호작용 네트워크

최근의 문헌은 단일 카메라를 이용한 3D 자세 추정 과제를 매우 만족스럽게 다루었습니다. 이러한 연구에서, 일반적으로 서로 다른 사람들은 독립적인 자세 인스턴스로 처리되어 추정됩니다. 그러나 일상적인 상황에서는 사람들이 상호작용하며, 개인의 자세는 그와 상호작용하는 사람들의 자세에 영향을 받습니다. 본 논문에서는 이러한 의존성을 활용하여 현재 및 미래의 3D 단일 카메라 자세 추정을 위한 딥 네트워크를 개선하는 방법을 조사합니다.우리가 제안한 상호작용 자세 네트워크, 또는 PI-Net은 관심 대상자의 자세를 정교화하기 위해 다양한 수의 상호작용자들의 초기 자세 추정치를 순환 구조에 입력합니다. 공개된 주석이 있는 다중인물 3D 인간 자세 데이터셋의 한정된 제공으로 인해 이러한 방법을 평가하는 것은 어려운 문제입니다. 우리는 MuPoTS 데이터셋에서 이 방법의 효과성을 입증하였으며, 이로써 새로운 최고 성능을 달성하였습니다.다른 다중인물 데이터셋(3D 자세 기준 진실이 제공되지 않는 경우)에서도 질적 결과를 통해 제안된 PI-Net의 우수성을 보여주었습니다. PI-Net은 PyTorch로 구현되었으며, 논문이 승인되면 코드를 공개할 예정입니다.