초록
우리는 인간이나 물체에서 100개 이상의 키포인트를 동시에 감지하는 빠른 하향식 방법을 제시합니다. 이 방법은 인간 또는 물체의 자세 추정이라고도 불립니다. 우리는 인간이나 물체에 속한 모든 키포인트 -- 즉, 자세 -- 를 그래프로 모델링하고, 커뮤니티 탐지에서 얻은 통찰력을 활용하여 키포인트의 독립성을 측정합니다. 또한 그래프 중심성 척도를 사용하여 자세의 다양한 부분에 학습 가중치를 할당합니다. 제안된 척도는 키포인트가 주변과 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지를 정량화합니다. 실험 결과, 우리의 방법이 얼굴, 손, 발 등 세부적으로 주석된 133개의 키포인트에서 이전 모든 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었습니다. 또한 우리의 방법이 차량 자세에도 일반화됨을 보여주었습니다.