一种面向人体姿态估计的空间时间窗口注意力的深度学习方法

本发明公开了一种面向人体姿态估计的空间时间窗口注意力的深度学习方法，涉及人工智能和计算机视觉领域，所述空间时间窗口注意力模块包括并行的空间窗口注意力路径、时间窗口注意力路径以及自适应融合模块；所述空间窗口注意力路径用于对视频序列的每一帧图像内部进行局部空间窗口内的多头自注意力计算，并通过窗口移位实现跨窗口信息流动。该面向人体姿态估计的空间时间窗口注意力的深度学习方法，通过并行的时空注意力路径及自适应融合，实现时空信息的深度联合建模，二者可相互印证补充，在遮挡、运动模糊等场景下表现优异，提升了姿态估计的准确性和可靠性。