最近の2Dから3Dへの人間の姿勢推定作業は、人間の骨格のトポロジーによって形成されたグラフ構造を利用する傾向があります。ただし、この骨格トポロジーは、体の構造を反映するにはまばらすぎて、2Dから3Dへの深刻なあいまいさの問題に悩まされていると主張します。これらの弱点を克服するために、新しいグラフ畳み込みネットワークアーキテクチャであるHierarchical Graph Networks(HGN)を提案します。これは、マルチスケールグラフ構造構築戦略によって生成されたより高密度のグラフトポロジに基づいているため、より繊細な幾何学的情報を提供します。提案されたアーキテクチャには、並列に編成された3つのスパースからファインまでの表現サブネットワークが含まれています。このサブネットワークでは、マルチスケールのグラフ構造の特徴が処理され、新しい特徴融合戦略を通じて情報が交換され、豊富な階層表現が実
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