カーネギーメロン大学（CMU）の Zhe Caoら が2016年、「Realtime Multi-Person pose estimation」の論文で発表した、深層学習を用いて人物のポーズを可視化する手法。
２D画像の複数人物の姿勢を可視化し、効率的に推定するボトムアップアプローチのモデル。
入力画像から部位の位置の推定（S・Confidense maps）と、部位の関連を表す（Ｌ・Part Affinity Fields（PAFs））を算出し、その後SとＬの集合から同じ人物の部位を組み合わせ、姿勢の状態を出力する。