本文提出了一个异构多任务学习框架，用于通过深度卷积神经网络从单 ocular 图像中实现人体姿势估计，同时学习姿势 - 关节回归器和滑动窗口身体部位检测器，并证明包含身体部位检测任务有助于正则化网络，并指导其收敛于良好解决方案，并在多个数据集上报告了竞争和最先进的结果。 还通过实验证明，我们的网络中间层中学习的神经元针对局部身体部位进行了优化。

Jun, 2014

本文提出一种基于深度神经网络的人体姿势估计方法，将姿势估计表示为一种基于 DNN 的回归问题，通过级联 DNN 回归器来提高姿势估计的精确性，并在四种不同类型的学术基准测试中取得了优异的实验结果。

Dec, 2013

本文通过使用深度学习方法，针对三维深度图像进行建模，提出了一种名为 Deep Depth Pose 的模型，用于估计人体骨骼关节的三维位置，并在 ITOP 和 UBC3V 数据集上达到了最新的最优效果。

Jul, 2018

本文介绍了基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计的综述，系统分析和比较了这些解决方案，对研究的挑战，应用和未来方向进行了讨论，包括 250 多篇研究论文以及姿态估计数据集和评估指标的定量表现比较和讨论。

Dec, 2020

该研究提出了基于深度卷积去卷积模型的鲁棒人体姿态估计方法，通过多尺度的上下文监督和全局回归的方式增强模型的姿态鲁棒性，并在 MPII 和 FLIC 数据集上展示了具有竞争力的性能。

Aug, 2018

本文提出一种利用深度图像结合卷积神经网络实现快速且可靠的多人姿态估计算法的方案，可以有效地应用于人机交互领域；具体贡献包括提出了基于残差块的快速网络、构建了包括 170k 多张人体合成图像与真实标注数据在内的公开数据集用于评估，证明了该模型在真实数据上性能良好。

Oct, 2019

提出了一种视角不变的模型，用于从单个深度图像中估计 3D 人体姿态，该模型从一个学习的视角不变特征空间中嵌入局部区域来实现，并采用自下而上的误差反馈机制进行姿态估计，多任务的学习方法可以在噪声和遮挡的情况下选择性地预测局部姿态。通过对一个先前发布的深度数据集和一个包含 10 万个注释深度图像的新收集的人体姿态数据集的评估，实验证明该模型在正面视图上实现了竞争性性能，在替代视角上实现了最先进的性能。

Mar, 2016

本文提出了一种基于深度学习回归体系结构的 3D 人体姿势结构预测方法，该方法借助于过度完备的自动编码器并考虑关节从属关系，优于现有技术，包括结构保留和预测准确性两方面。

May, 2016

通过构建一个借助于当前技术能在控制误差较低前提下从 2D 开环位置中提取 3D 位置任务的相对简单的深度前向网络，我们发现了现代深度 3D 姿态估计系统的可视分析引起的错误是其主要问题。

May, 2017

该论文提出了一种基于摄像机中心坐标系的神经网络，可以在单个步骤中预测关节位置，取得了当前最先进的结果，适用于 3D 人体姿势估计和 MuPoTS-3D 数据集。

Apr, 2019