一种基于条件双分支扩散模型的人体姿态估计方法

本发明公开了一种基于条件双分支扩散模型的三维人体姿态估计方法，首先从现有的2D姿势检测器得到2D姿态的热图，以及从训练集预测关节点的深度分布，得到初始化不确定3D姿势。接下来，以该不确定3D姿态为双分支扩散模型提升网络的输入，以关节级语义信息作为条件，通过特征融合模块来进行特征融合，通过双分支网络的GCN网络和注意力机制分别对姿态关节特征进行局部和全局的建模，然后经过双分支交互模块进行全局和局部信息之间的交互，通过多次迭代，得到高准确性的3D姿态。本发明提高了基于单帧图像的三维人体姿态估计的精度。