PoseRAC: 반복 동작 카운팅을 위한 포즈 살리ENCY 트랜스포머 注意：在“살리ENCY”中，“ENCY”部分是英文“Saliency”的音译，因为这个词在韩语中没有直接对应的词汇。如果需要更自然的表达，可以将其翻译为“PoseRAC: 반복 동작 카운팅을 위한 포즈 주요성 트랜스포머”。

본 논문은 반복 동작 카운팅 분야에 있어 새로운 접근 방식인 포즈 살리언시 표현(Pose Saliency Representation)을 도입함으로써 중요한 기여를 합니다. 제안된 방법은 중복된 프레임 대신 두 개의 주요 포즈만을 사용하여 각 동작을 효율적으로 표현하며, 이는 계산 비용을 크게 줄이면서 성능을 향상시키는 효과가 있습니다. 또한, 이 표현 방식을 기반으로 하는 포즈 수준의 방법인 PoseRAC를 소개합니다. PoseRAC는 포즈 살리언시 주석(Pose Saliency Annotation)을 사용하여 훈련에 필요한 주요 포즈를 표기함으로써 두 개의 새로운 버전 데이터셋에서 최고 수준의 성능을 달성하였습니다. 우리의 경량 모델은 매우 효율적이며, GPU에서 단 20분 만에 훈련이 가능하며, 이전 방법들보다 거의 10배 빠른 추론 속도를 보입니다. 더불어, 우리의 접근 방식은 이전 최고 수준의 TransRAC보다 큰 개선을 이루었으며, OBO 지표에서 0.56을 기록하였는데 이는 TransRAC의 0.29와 비교됩니다. 코드와 새로운 데이터셋은 https://github.com/MiracleDance/PoseRAC에서 이용 가능하여 추가 연구와 실험에 쉽게 접근할 수 있도록 하였습니다.