本文提出了一种叫做 MixSTE 的混合的时空编码器，该编码器通过时间和空间变换块分别对每个关节的运动进行建模以及学习关节之间的空间相关性，可在 3D 人体姿态估计任务上取得更好的性能表现。

Mar, 2022

通过深度学习的多任务方法，提出了一种可以同时处理头部姿势、人脸对准和可见性的网络结构，相比现有技术，在头部姿势和可见性方面均取得了最佳表现，在人脸对准方面也达到了和现有技术同等的状态。

Feb, 2022

介绍了一种基于注意力机制的前馈神经网络，利用运动的重复性和历史上下文进行运动预测，通过图卷积网络对历史数据的运动模式进行有效利用，取得了三个数据集上最先进的结果。

Jun, 2021

STEMD 是一种基于 DETR 的新型端到端框架，用于实现多帧 3D 物体检测，其有效地捕获了特征和相应级别的时空依赖性，并引入了空间 - 时间图注意力网络，以解决对象之间的空间交互作用和复杂的时间依赖性问题，控制冗余检测结果。

Jul, 2023

本研究通过复制现有的最先进（SOTA）时空转换器模型，以尽可能符合计算限制，并批判性评估现有模型架构的优势和改进机会，以解决实时推理速度挑战，并在空间 - 时间 (ST) 关注层中引入专家混合 (MoE) 块来提高模型容量和降低推理成本。

May, 2024

该研究提出了一种运动姿势和形状网络（MPS-Net）来有效地捕捉视频中的运动并从中估计准确的和时间连续的三维人体姿态和形状。MPS-Net 利用运动连续性注意力（MoCA）模块和分层注意特征融合（HAFI）模块以提高运动姿势的精度并使用更少的网络参数。

Mar, 2022

本研究提出了一种几何感知的人体姿态三维表示方法，通过使用多个视角和简单的自编码器模型以 2D 关键点信息为监督，在训练阶段建立共享的 3D 表示，进而通过骨架编码器 - 解码器机制在潜在空间提取仅与姿态相关的表示。实验结果表明，该方法能够显著提高现有姿态估计方法的性能。

Mar, 2019

我们开发了一种新颖的语义图注意力网络，它能够从自注意力捕获全局上下文的能力中受益，同时利用图卷积来处理骨架的局部连通性和结构约束。我们还设计了一个身体部分解码器，用于提取和改进与身体特定部分相关的信息。此外，我们的方法还包含距离信息，增强了模型理解和准确预测空间关系的能力。最后，我们引入了一种几何损失，对身体的结构骨架施加了关键约束，以确保模型的预测符合人体姿势的自然限制。实验证明了我们方法的有效性，表明系统中的每个元素对提高姿势估计结果至关重要。与最先进方法相比，我们的工作不仅达到了现有基准，而且超过了现有基准。

Jun, 2024

提出一种新型的解耦空 — 时间注意力网络 (DSTA-Net) 用于基于骨架的动作识别，该网络只涉及注意块，无需知道关节位置或关节间的相互连接，通过使用解耦技术和空 — 时间注意力，能够更好地挖掘骨架数据的时间和空间特征，并在四个具有挑战性的数据集上实现最先进的性能表现。

Jul, 2020

通过提出一种新颖的编码器 - 解码器 Transformer 架构，结合多视角和时间信息、几何关系和 2D 姿态检测可信度，我们解决了估计多视图下遮挡和受限重叠视图的 3D 人体姿势的挑战。我们的实验表明该方法在传统三角定位方法的具有挑战性的遮挡场景和视图受限场景中表现出很好的效果。

Dec, 2023