AlphaPose vs ST-GCN: 人体姿态估计方法对比

AlphaPose和ST-GCN是两种不同的姿态估计方法，它们的主要区别在于数据表示和模型架构。

AlphaPose使用的是基于人体关节点的二维坐标表示，其模型是由两个部分组成：人体关键点检测和姿态估计。其中，关键点检测使用的是基于深度学习的方法，可以对图像中的人体关键点进行检测。然后，姿态估计使用的是将关键点连接起来构成的人体骨架来表示人体姿态。

相比之下，ST-GCN使用的是基于图像序列的三维坐标表示，其模型是一个时空图卷积神经网络。它可以利用视频序列中的时空信息来更准确地估计人体姿态。

总的来说，AlphaPose适用于单张图像的姿态估计任务，而ST-GCN适用于基于视频序列的姿态估计任务。具体选择哪种方法，需要根据具体应用场景和任务需求来决定。