↑: [[G検定に関する知識]] - ディープラーニングを用いた[[姿勢推定]]の代表的フレームワーク - CNNベースで人体のキーポイント（関節位置）の座標を推定 - ボトムアップ方式 + Part Affinity Fields（PAFs）により複数人の姿勢を効率的に推定 - 主目的は「姿勢推定」であり、物体検出（バウンディングボックス生成）ではない（重要） - オープンソースで公開；研究・実用で広く使用 - 姿勢推定の代表モデル（CMU, 2017） - 複数人の関節（キーポイント）をリアルタイムで同時検出できる - キーポイントを骨格として線でつないで人体姿勢を表現 - 応用: スポーツ分析、リハビリ、VR・モーションキャプチャ、監視カメラでの異常行動検知 - cf. [[姿勢推定]], [[キーポイント]]