openpose和Gcn结合

OpenPose 和 GCN（Graph Convolutional Network）可以结合起来，实现更准确的人体姿态估计。

具体来说，OpenPose 可以提取出姿态中的关键点坐标，然后将其转换成图的形式，其中每个关键点作为图的一个节点，节点之间的边表示它们之间的关系（比如肘部和手腕之间有一条边）。

然后，GCN 可以对这个图进行卷积操作，从而利用节点之间的关系来提取更准确的姿态信息。GCN 可以学习节点之间的关系，并将这些关系作为上下文信息，来修正单个节点的坐标位置。这样，就可以得到更加准确的人体姿态估计结果。

因此，结合 OpenPose 和 GCN 可以提高姿态估计的准确度，并且可以适应更加复杂的姿态场景。