본 논문은 복잡한 실내 환경에서 3D 인체 포즈 추정을 위해 3D BBox와 2D keypoint 레이블만을 사용하여 약한 감독 하에 RAPTR (RAdar Pose esTimation using tRansformer)을 제안한다. RAPTR은 3D BBox 레이블을 활용하고 깊이 모호성을 완화하기 위한 3D 템플릿 손실을 사용하는 포즈 디코더와 2D keypoint 레이블과 3D 중력 손실을 사용하는 조인트 디코더를 포함하는 2단계 포즈 디코더 아키텍처를 특징으로 한다. 두 개의 실내 레이더 데이터 세트에서 평가한 결과, RAPTR은 기존 방법보다 우수한 성능을 보였으며, HIBER에서 조인트 위치 오차를 34.3%, MMVR에서 76.9% 감소시켰다.
