OpenPoseとPart Affinity Fields
問題
OpenPoseに関する次の記述のうち、誤っているものを1つ選べ。
解説
OpenPoseは、カーネギーメロン大学（CMU）が開発した、ディープラーニングを用いて複数人の姿勢推定（Pose Estimation）をリアルタイムに行う革新的な手法です。
画像に写っているすべての人の関節（キーポイント）を検出し、それらが「どの人のどの部位か」を繋ぎ合わせるためのベクトル場「Part Affinity Fields (PAFs)」を学習します。
従来の手法（トップダウン方式）では、まず人を検出してから各人の関節を探すため、人数が増えると計算時間が膨大になりました。
OpenPoseは、先に画面内の全関節を検出し、後からPAFsを使って人を組み立てる（ボトムアップ方式）ため、人数が増えても処理速度が落ちにくいのが特徴です。
1. OpenPoseは人体のキーポイントを推定する。
正しい：画像から目、鼻、肩、肘、手首などの人体の主要な関節位置（キーポイント）の座標を推定します。
2. OpenPoseは複数人の姿勢推定に対応する。
正しい：ボトムアップ方式とPart Affinity Fields（PAFs）の採用により、画像内に何人いても効率的に複数人の姿勢を推定できます。
3. OpenPoseは深層学習を用いて姿勢推定を行う。
正しい：VGGなどのCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をベースとした深層学習モデルを用いて、特徴マップとベクトル場を出力します。
4. OpenPoseは物体検出のためのバウンディングボックス生成を主目的とする。
誤り：OpenPoseの主目的は「姿勢（骨格）推定」です。物体を四角い枠で囲むバウンディングボックスの生成（物体検出）を目的とするものではありません。
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