基于深度学习的人体姿态估计综述：全面调研（2014-2020）

26页2D/3D人体姿态估计综述，共计297篇参考文献！本文对基于深度学习的2D和3D人体姿态估计解决方案进行全面回顾，并介绍了相关数据集和评估指标，最后还对各种技术进行了性能比较。

注：文末附**【人体姿态估计】**学习交流群

Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey

• 作者单位：北卡(UNCC), 戴顿大学, 中佛罗里达大学。注：两位IEEE Fellow，大佬云集
• github：https://github.com/zczcwh/DL-HPE
• 论文：https://arxiv.org/abs/2012.13392

人体姿态估计的目的是根据图像和视频等输入数据来定位人体部位并建立人体表征（例如，人体骨骼）。

在过去的十年中，它引起了越来越多的关注，并已被广泛用于包括人机交互，运动分析，增强现实和虚拟现实的应用中。