一种基于图注意与Transformer的人体姿态估计方法

本发明公开了一种基于图注意与Transformer的人体姿态估计方法，设计了一套由热图引导的结构初始化、图注意力网络（GAT）建模局部空间依赖、Transformer编码器提取全局上下文信息、姿态解码器融合优化的多阶段建模框架，兼顾了局部精度与全局一致性。本发明方法有效提升了人体姿态估计的结构建模能力与上下文表达能力，解决了传统方法在结构信息缺失、推理效率低以及缺乏全局关联建模等问题。