3D Human Pose Estimation（以下简称 3D HPE ）的目标是在三维空间中估计人体关键点的位置。3D HPE 的应用非常广泛，包括人机交互、运动分析、康复训练等，它也可以为其他计算机视觉任务（例如行为识别）提供 skeleton 等方面的信息。关于人体的表示一般有两种方式：第一种以骨架的形式表示人体姿态，由一系列的人体关键点和关键点之间的连线构成；另一种是参数化的人体模型（如 SMPL [2]），以 mesh 形式表示人体姿态和体型。

近几年，随着深度学习在人体姿态估计领域的成功应用，2D HPE 的精度和泛化能力都得到了显著提升。然而，相较于 2D HPE，3D HPE 面临着更多的挑战。一方面，受数据采集难度的限制，目前大多数方法都是基于单目图像或视频的，而从 2D 图像到 3D 姿态的映射本就是一个多解问题。另一方面，深度学习算法依赖于大量的训练数据，但由于 3D 姿态标注的难度和成本都比较高，目前的主流数据集基本都是在实验室环境下采集的，这势必会影响到算法在户外数据上的泛化性能。另外，2D HPE 面临的一些难题（例如自遮挡）同样也是 3D HPE 亟待解决的问题。 

本文将结合 MMPose 对 3D HPE 的主流算法和数据集做一些介绍。

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