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。