使用自顶向下的方法，建立了一个由三个模块组成的强基准系统，分别为人体候选检测器、单人姿态估计器和人体姿态跟踪器。该方法使用了先进的通用物体检测器来检测人体候选者，并使用级联金字塔网络来估计相应的人体姿态，最后使用基于光流的姿态跟踪器进行多目标姿态跟踪。经过大量实验验证了各种模型和配置，该方法成功参加了两个 ECCV18 PoseTrack 挑战：姿态估计和姿态跟踪。

Jan, 2019

本篇论文对基于深度学习的 2D 和 3D 人体姿态估计方法及其挑战、框架、数据集、度量标准、性能比较和未来研究方向进行了综述。

Jun, 2020

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

本研究调查了深度学习技术在单目视觉下的人体姿态估计方面的最新进展，针对目前各个领域应用进行了综述，并提出了未来需求的研究方向。

Apr, 2021

本研究提出一种结合自上而下和自下而上方法的 3D 多人姿态估计方法，并利用两人姿态鉴别器和半监督方法增强鲁棒性和准确性，实验证明该方法比现有基线模型更有效。

Apr, 2021

该论文综述了基于深度学习的姿势分析应用，包括姿势估计、姿势跟踪和动作识别，并讨论了现有技术的优势和局限性，重点介绍了将这三个任务整合到视频序列的统一框架中的方法，并探讨了相关挑战和未来研究方向。

Oct, 2023

本篇论文提出了一种新的自上而下的方法来解决多人姿态估计和视频跟踪问题，该方法利用影片中已知的人位置向前向后传递并在这些区域搜索姿势，通过此技术，不局限于个人检测器的性能并且可以预测未被检测到的人的姿势。这种方法包括三个组件：（i）在小视频片段上同时执行身体关节检测和跟踪的 Clip Tracking Network；（ii）将 Clip Tracking Network 产生的固定长度轨迹片段合并为任意长度轨迹的 Video Tracking Pipeline；（iii）基于空间和时间平滑项来细化关节位置的空间 - 时间合并过程的 Spatial-Temporal Merging。由于我们的剪辑跟踪网络和合并过程的精度非常高，我们的方法可以在困难的场景（例如严重纠缠的人）中产生非常准确的关节预测，并在关节检测和跟踪方面实现了最先进的结果，对于 PoseTrack 2017 和 2018 数据集，并且超过了所有自上而下和自下而上的方法。

Mar, 2020

本文探讨了通过 2D 姿态估计和 3D 运动捕捉数据简单推理得出三维人体姿态的方法，并演示了该方法优于目前大部分直接由 2D 测量回归三维姿态估计系统的现有方法。

Dec, 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

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