女性9名と男性8名の17種類の人体モデルを使用し、30種類のモーションを12cm間隔の魚眼カメラ2個の視点でレンタリングしたUnrealEgoデータセットを構築した。また、左右の2次元ヒートマップを推定してから3次元の姿勢推定を行うネットワーク構造を提案した。

合計45,520通りのモーションを作成し、450k種類のステレオ画像データセットを構築した。また、提案手法は構築したデータセットで定量的及び定性的な評価を行い、従来手法を上回る結果。

モーションの多様性により、今後の研究に活用できる見通しを示したため通ったと考えられる。プロジェクトページ( https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/UnrealEgo/ )及びPyTorch実装( https://github.com/hiroyasuakada/UnrealEgo )が公開されている。