論文
- Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields
- paper: https://arxiv.org/abs/1611.08050
- Submission Date: 2016.11
要旨
- 画像内に含まれる複数人のPose Estimationを効果的に行う手法を提案
- 画像内の人物の部位を検出した後に、部位を結合させて人物検出を行うBottom-Upアプローチを提案
- OpenPoseとして実装されている
提案手法
- poseの位置と向きを同時に表現するPart Affinity Fieldsを提案
- greedy parsingアルゴリズムにより、画像内の人物数に依存せず、効果的にparseできる（重み付き最大二部マッチング問題に帰着できる）
結果
- MPII human multi-person datasetとCOCO 2016 keypoints challenge datasetの2つのデータセットで検証した
- PoseEstimationの精度がSoTAであり、計算量も圧倒的に少ない
- 隠れている部分があったり、銅像、動物などを誤検知するケースがある
関連研究
- Convolutional pose machines, CVPR2016
- 同じ著者の先行研究
