GAST-Net: 融合时空信息的3D人体姿态估计模型

资源摘要信息:"GAST-Net-3DPoseEstimation:用于视频中3D人姿估计的图注意力时空卷积网络（GAST-Net）" 知识点: 1. 3D人姿估计技术:人姿估计技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，用于分析和识别人体各个部位的相对位置和运动姿态。3D人姿估计技术可以提供人体姿态的三维信息，更符合人类视觉感知的特性。 2. 图注意力时空卷积网络（GAST-Net）:GAST-Net是一种用于3D人姿估计的新型神经网络，它结合了图注意力机制和时空卷积网络，可以有效处理视频中的遮挡和深度模糊性问题。GAST-Net通过注意机制对局部和全局空间信息进行建模，改善了人体骨骼运动学约束的学习，包括姿势，局部运动学连接和对称性。 3. 时间上下文和局部到全局体系结构:时间上下文是指在处理视频数据时，考虑到时间维度上的信息。局部到全局体系结构是指在建模过程中，先从局部信息开始，逐步扩展到全局信息。 4. 实时3D姿态估计:实时3D姿态估计是指在视频流中实时估计人体姿态的技术。这项技术需要处理速度和准确性的问题，对于许多应用场景如虚拟现实，增强现实，机器人导航等具有重要应用价值。 5. 扩张卷积:扩张卷积是一种改进的卷积方法，可以增加网络的感受野，而不增加模型的参数数量。在GAST-Net中，扩张卷积被用来适应单帧和多帧估计。 6. PyTorch框架:PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域的研究和应用。PyTorch支持动态计算图，具有灵活性和易用性，适合进行深度学习模型的开发。 7. Python语言:Python是一种高级编程语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持，成为数据科学，机器学习，人工智能等领域的首选编程语言。在本项目中，Python被用来实现GAST-Net模型。 8. 自定义视频生成3D姿势/动画教程:这是指为用户提供了一种方法，通过该方法可以从任何自定义视频生成3D姿势和动画。这对于游戏开发，动画制作，运动分析等领域具有重要的应用价值。 9. 单个RGB相机实现的在线3D骨架动作识别:这项技术是指使用单个RGB相机实时捕捉人体动作，并生成对应的3D骨架。这项技术对于人机交互，运动分析等领域具有重要的应用价值。 10. 关节和脚关节在内的19个关节的人体姿势:这表示GAST-Net可以准确地估计人体19个关节的位置，包括脚关节。这为更准确地分析和理解人体动作提供了可能。