本文提出了一种多尺度结构感知神经网络，通过多尺度监督、多尺度回归网络、中间监督和结构感知损失以及关键点掩蔽训练方案等四个方面对深度卷积 - 反卷积沙漏模型进行改进，以有效地提高人体姿势估计的性能。该网络不仅可以解决尺度差异、遮挡和复杂多人场景等问题，而且可以全局优化多尺度特征的结构匹配，并在 MPII 挑战排行榜上取得了领先地位。
Mar, 2018
通过多教师知识蒸馏与统一的骨骼表示相结合，我们提出了一种新颖的方法来解决姿态估计中不一致的骨骼注释所带来的挑战，同时提升了模型在不同数据集上的适应性，实现了更准确的康复 7 个主要关键点和 21 个扩展关键点的预测。
May, 2024
本文提出了一种通过多视角的训练，使用一致性约束联合监督损失及惩罚项实现替代大量标注的 3D 人体姿态估计方法，并提出了一种联合估计相机姿态及人体姿态的方法，在 3D 人体姿态估计方面取得了良好的表现。
本文提出了一种从单个静态图像中估计人体姿态的新方法，其采用卷积神经网络，使每个图像位置基于密集的多目标投票来预测人体关键点位置，并计算出相应关节的联合概率，最终通过关键点投票和联合概率来确定最优的人体姿态配置，并在 MPII Human Pose 数据集上展示了较为竞争的性能。
Mar, 2016
本文提出了一种新颖的 ConvNet 模型，可预测图像中的 2D 人体姿势，通过回归每个关键点的热度图表示，并能够学习和表示部件外观和配置上下文。模型可以从头开始和端到端训练，用于改善性能的辅助损失。该模型在两个基准数据集上进行了评估，具有与最先进技术相当的性能，但不含有图形模型阶段（或层）的复杂性。
May, 2016
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
本研究提出了一个称为 HybridPose 的混合模型，通过最大化两种方法的优点来互相克服它们的缺点，同时引入自相关损失来注入关键点坐标和可见性之间的空间依赖性，从而在不降低姿势估计准确性的情况下展示了关键点的可见性。
May, 2023
本文提出了一种基于多帧和时序信息的人体姿态估计方法。该方法包含三个模块：姿态时序合成器、姿态残差融合模块和姿态校正网络。在 PoseTrack2017 和 PoseTrack2018 数据集上进行的实验结果表明，该方法取得了最佳效果，并已发布代码以期促进未来的研究。
Mar, 2021
本文提出一种多任务学习框架，采用深度神经网络进行实现，用于从静止深度图像中预测人体姿态，并使用 MatchNet 协助推断。在大规模数据集上的实验证明该框架可以显著提高人体姿态估计的准确度。
Aug, 2016
本研究开发了一种新型关键点置信网络和跟踪流程，以改善自上而下方法中的人体检测和姿势估计，实验结果显示我们的方法在人体检测和姿势估计方面具有普适性，并在 PoseTrack 2017 和 2018 数据集上取得最先进的性能。
Oct, 2023