人物推定は人体を先に推定するトップダウンアプローチと関節を推定するボトムアップ型のアプローチに分けられる ボトムアップアプローチにおいて可視関節推定に用いた中間値を隠れ関節推定に利用する点が新しい。 可視関節検出、隠れた関節検出、グループ化の3ステップにタスクを分割し、可視関節推定時の中間結果を利用することで精度を高めている。

MuPoTS-3D , MuPoTS-synthOcc, 3DPW , 3DPW-OCC, CMU Panoptic, Human3.6M データセットで良好な結果

多人数の3次元関節推定時に問題となる隠れた関節の検出が可能となれば、医療を含めた様々な領域で応用可能。 GitHubソースコードあり https://github.com/qihao067/HUPOR