深度学习人体姿态估计算法概述

基于深度学习的人体姿态估计算法是通过使用深度神经网络来自动学习和推断人体姿态的一种方法。其主要思想是将人体从图像中提取出来，然后对其进行关键点的预测，最终得到人体姿态。

目前，基于深度学习的人体姿态估计算法主要分为两类：单阶段方法和两阶段方法。

单阶段方法使用一个深度神经网络来直接从图像中预测人体关键点。这种方法的优点是速度快，但缺点是准确度较低。

两阶段方法则将人体姿态估计分为两个步骤。首先使用一个深度神经网络来检测人体的位置和方向，然后再使用另一个网络来预测关键点。这种方法的优点是准确度高，但缺点是速度较慢。

当前，基于深度学习的人体姿态估计算法已经得到了广泛的应用，例如人机交互、虚拟现实、运动分析等领域。