基于transformer的视频中人体姿态估计前景

现在基于transformer的视频中人体姿态估计已经成为研究热点之一。传统的基于CNN的方法在处理视频中的人体姿态时面临一些挑战，比如难以捕捉到长时间的姿态变化，以及对于复杂的动作或者遮挡情况下的姿态估计效果不佳等问题。而基于transformer的方法则可以通过对时间序列信息的建模来解决这些问题。

在视频中的人体姿态估计任务中，一些研究者已经开始将transformer应用于关键点检测、姿态估计等任务中。这些方法通常利用transformer网络来对视频中的姿态序列进行建模，以便更好地捕捉长时间的姿态变化。同时，这些方法也使用了一些注意力机制来帮助网络更好地捕捉到关键点之间的空间和时间关系。

总而言之，基于transformer的视频中人体姿态估计已经成为一个非常有前景的研究方向，未来有望在实际应用中发挥重要作用。

相关问题

近三年基于transformer的3D人体姿态识别

近三年基于Transformer的3D人体姿态识别是一个热门的研究方向。其中，一篇名为《End-to-End Human Pose and Mesh Reconstruction with Transformers》的论文提出了一种基于Transformer的端到端的人体姿态和网格重建方法。该方法使用了一个Transformer编码器来处理输入图像，并输出一个包含人体关键点和网格的3D表示。此外，还有一些其他的基于Transformer的3D人体姿态识别方法，如《Attentional Graph Convolutional Networks for 3D Skeleton-based Human Action Recognition》等。

点云 人体姿态估计 transformer

点云人体姿态估计transformer是一种基于Transformer网络架构的方法，用于将2D人体姿势提升到3D姿势。它受到了视觉Transformer（ViT）的启发，并利用空间变换器编码器来提取关键点之间的人体关节联系。该方法使用2D骨架作为输入，将每个关键点视为一个patch，并通过patch embedding和空间位置嵌入获得高维特征。然后，这些特征被送入空间变换器编码器，以提取关键点之间的关系，从而实现点云人体姿态估计。