2023年现有的姿态估计模型

截至2023年，以下是一些当前已经存在且被广泛应用的姿态估计模型：

1. OpenPose：OpenPose是一个开源的姿态估计库，使用卷积神经网络（CNN）来检测人体关键点并估计姿态。它在准确性和实时性方面表现出色，并且具有广泛的应用。

2. AlphaPose：AlphaPose是另一个基于CNN的姿态估计模型，具有较高的准确性和鲁棒性。它能够检测多人姿态，并且支持实时应用。

3. HRNet：HRNet（High-Resolution Network）是一种高分辨率网络结构，被广泛用于姿态估计任务。它通过保持并行多尺度信息的完整性来提高姿态估计的准确性。

4. Graph Convolutional Network（GCN）：GCN是一种基于图神经网络的姿态估计模型。它将人体关节连接关系建模为图结构，并利用图卷积操作来进行姿态估计。

5. 3D PoseNet：3D PoseNet是一种基于深度学习的姿态估计模型，能够从单个RGB图像中直接估计三维姿态。它通过将二维关键点信息与三维姿态信息进行联合学习来提高估计的准确性。

这些模型代表了当前较为先进和广泛使用的姿态估计方法。然而，随着技术的不断进步，未来可能会有更多新的姿态估计模型被提出和应用。