该论文提出了一种基于最新的人体检测和视频理解技术的轻量化人体关键点估计和跟踪方法，在帧级别和短视频片段中进行关键点估计，并进行轻量级跟踪，领先于多项竞争者，成为 2017 年 ICCV PoseTrack 的关键点跟踪挑战的最佳表现。

Dec, 2017

本文介绍了一个具有挑战性的问题，即在不受限制的视频中联合估计和跟踪未知数量的人的多人姿态。为此，我们提出一种新方法，将多人姿势估计和跟踪联合建模在一个公式中，使用时空图表示身体关节检测，在图上使用整数线性规划将其划分为子图，对应于每个人的可能身体姿势轨迹，该方法隐含处理遮挡和截断的问题。我们还提出了一个完全不受限制的评估协议和具有挑战性的 “Multi-Person PoseTrack” 数据集，评估了所提出的方法和几个基线方法在我们的新数据集上的表现。

Nov, 2016

本文提出了 KeypointGAN 方法，通过从未标注的视频和基于弱领域先验知识的学习，仅使用单个图像就可以识别物体的姿态，利用一个新的物体的双重表示方法，并且这种方法可以在不使用标注图像的情况下获得最新的成果。

Jul, 2019

本文提出了一种基于自监督学习的关键点预测方法来进行相机位姿预测及三维目标物体的在线重建的深度学习网络，并在几个数据集上进行了实验，取得了显著的改进。

Feb, 2023

该研究提出了一种个性化 ConvNet 姿态估计器，它可以根据帧与帧之间的时间跨度和人物外貌的特点，在视频中生成高精度的姿态标注，并利用自评模型筛选高质量的标注，并通过自动化的 fine-tune 训练方法将其个性化，相比于通用的 ConvNet，对目标视频的姿态估计得到了大幅提升，表现比现有方法更好。

Nov, 2015

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。

Mar, 2018

通过自我监督学习利用时空关系进行姿态嵌入的深度卷积网络，包括时序和空间任务，在数据采样中利用一种课程学习方法，并挖掘单个视频中的重复姿态，以提高姿势估计和检索效果。

Aug, 2017

提出了一种基于 KeyTrack 的多人姿势跟踪方法，使用 Pose Entailment 方法跟踪人体关键点，使用 Transformer-based 网络分类判断姿势是否在时间上紧随另一个姿势，同时还使用一种无需参数的关键点精细化技术改进估计方法，在 PoseTrack'17 和 PoseTrack'18 基准测试中取得了最先进的结果。

Dec, 2019

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

该研究论文讨论了通过多个校准相机捕捉的近距离互动中多个个体的姿势重建的挑战性任务，并提出了一种整合了学习为基础的姿势估计组件和相应的训练和推断策略的系统。该系统利用多视图 2D 关键点热图作为输入，使用 3D 条件体积网络重建每个个体的姿势，通过合成大规模的模拟测试场景中真实数据分布的训练数据集，实现了对姿势准确性的显著提升，并且在不同相机配置和人群规模下具有很好的泛化性能。

Jan, 2024