该论文提出了一种用于多人检测和二维姿势估计的方法，采用两个阶段的简单而强大的自上而下方法，结合使用 Faster RCNN 检测器、关键点基于非最大抑制（Non-Maximum-Suppression）和置信度计算，利用 COCO 数据集训练得到的该系统具有较高的平均精度和表现。

Jan, 2017

提出了一种名为 Multi-Instance Pose Network (MIPNet) 的人体姿势估计模型，能够在给定边框范围内预测多个 2D 姿态实例，并引入了一种称为多实例调制块（Multi-Instance Modulation Block，MIMB）的方法来适应性地调制每个实例的通道特征响应，与以往方法相比，在复杂场景中取得了显著的性能提升。

Jan, 2021

通过改进下联式方法，提出了一种改进的多人姿势估计方法，该方法使用更直观却更合理的表示方法，具有 attention 机制的改进型叠叠层沙漏网络，专门用于 hard keypoint 和 keypoint 关联挖掘的新型 Focal L2 Loss 和用于将检测到的关键点分组为单个姿势的强大贪婪关键点分配算法，平均精度比基准线高约 15％，与 MS-COCO 测试数据集上的最新技术相当。

Nov, 2019

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

提出了第一个直接的端到端多人姿态估计框架，称为 DirectPose，使用新的关键点对齐机制 (KPAlign)，该机制提高了准确性，并消除了需在底部向上方法中处理的启发式分组或在自顶向下方法中进行边界框检测和 RoI 操作。实验证明，这一端到端模式在人体姿态估计任务中可以达到与之前强大基线相媲美或更好的表现。

Nov, 2019

提出了一种新颖的基于 Bottom-up 和 Top-down 方法相结合的姿态估计模型 ——BUCTD，并将该方法应用于动物和人的关键点检测，与之前的现有模型在 CrowdPose 和 OCHuman 数据集上表现相比有了较大改进，并且在非拥挤数据集上的表现也较好。

Jun, 2023

使用实例感知动态网络的单阶段范例多人姿态估计方法，相对于两阶段方法在准确性和效率上都有更好的结果。

Jul, 2021

本文针对使用 Mask RCNN 进行人体姿态估计时存在的性能问题及效率问题，提出了一种基于改进后的全局上下文模块和 ResNet-50 骨架的人体姿态估计方法，取得了较好的姿态估计效果和运行效率。

Jan, 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

本文介绍了一种姿势细化网络，它可以在现有神经网络的基础上直接预测细化的姿态。通过使用新颖的数据增强方案进行训练，我们的方法在四个大型姿势估计基准测试中得到了系统的改进。

Apr, 2018