人物領域で単一人物姿勢推定し、同領域の関節点は人物不問で正解としてloss計算。その後グラフモデルを作り大域的に人物-関節を関連付けることで、オブジェクト間の干渉に頑健かつ効率的に多人数姿勢推定ができる。

既存手法の精度は混雑度によって結果が変動するが、 様々な混雑度の画像をもつCrowdPoseデータセットをベンチマークとすること安定して評価できる。提案手法は既存のSOTAをmAPで5.2以上回った。またMSCOCOにおいて汎化性能も示した。