深度学习赋能下的多人姿态估计技术：原理、算法与创新实践

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，深度学习作为人工智能领域的关键技术，在计算机视觉领域取得了飞速发展与广泛应用。深度学习通过构建具有多个层次的神经网络模型，能够自动从大量数据中学习到复杂的数据特征和模式，避免了传统方法中繁琐的手工特征提取过程，在图像分类、目标检测、图像分割等诸多任务中展现出卓越的性能，显著推动了计算机视觉技术的进步，也为多人姿态估计这一重要研究方向提供了新的思路与强大的技术支持。

多人姿态估计旨在从图像或视频中同时定位和识别多个人体的姿态信息，包括人体各个关节点的位置坐标以及姿态的整体描述。这一技术对于理解人类