PoseAlign混合结构网络：融合ViTs与CNNs优势的二维人体姿态估计新方法

为解决传统卷积神经网络(CNN)在人体姿态估计(HPE)中全局信息捕捉不足的问题，新疆大学团队提出PoseAlign混合结构网络(PAN-HS)，通过空间对齐块(SAB)和通道对齐块(CAB)增强多尺度特征融合，结合重定位注意力机制(PRA)优化关键点定位。该方法在MPII数据集上达到92.74%的PCKh@0.5，显著提升复杂场景下的姿态估计精度，为计算机视觉领域提供了高效可解释的新范式。

　　

在数字时代，人体姿态估计(Human Pose Estimation, HPE)已成为智能监控、虚拟现实和运动分析的核心技术。尽管基于卷积神经网络(CNN)的方法凭借其局部特征提取优势长期主导该领域，但面对拥挤场景中肢体遮挡、尺度变化等挑战时，CNN对全局上下文信息的捕捉短板日益凸显。近年来兴起的视觉Transformer(ViT)虽能突破局部感受野限制，但其计算复杂度高且丢失了图像固有的几何结构信息，导致在精细关键点定位任务中表现受限。如何融合两种架构优势，构建兼顾效率与精度的HPE模型，成为计算机视觉领域的攻坚方向。

新疆大学计算机科学与技术学院的研究团队在《Scientific Reports》发表创新成果，提出PoseAlign混合结构网络(PAN-HS)。该研究通过深度可分离卷积(DWConv)设计空间对齐块(Spatial Align Block, SAB)和通道对齐块(Channel Align Block, CAB)，结合新型重定位注意力机制(Point Reposition Attention, PRA)，在MPII数据集上实现92.74%的平均PCKh@0.5，较主流模型HRNetw32和Hourglass分别提升2.41%和1.82%，参数量仅12.2M且计算消耗6.8 GFLOPs，为实时高精度姿态估计提供了新思路。

关键技术方法包括：1) 采用多膨胀率(1/2/3)的并行深度可分离卷积构建SAB模块，捕获低/中/高阶空间特征；2) 通过通道增强模块(Channel Enhancement, CE)实现通道维度动态重加权；3) 设计三路径PRA机制整合局部特征与全局上下文；4) 使用MPII和CrowdPose数据集验证模型在常规与拥挤场景下的泛化能力。

PoseAlign网络混合结构
SAB模块通过公式(1)-(5)实现多阶特征融合：静态1×1卷积与自适应门控机制协同工作，配合SiLU激活函数增强非线性表达能力。实验表明，仅使用SAB即可使PCKh@0.5达到89.78%，证明其多尺度建模的有效性。

通道对齐块
CAB采用公式(6)-(8)的压缩-激活策略，通过GELU函数和通道缩放因子λ_c减少冗余特征。消融实验显示，CAB单独使用时模型精度达86.88%，与SAB组合后产生显著协同效应。

重定位注意力
PRA机制如公式(9)所示，通过9×9深度卷积生成空间注意力图β，结合全局池化产生的通道权重α，使腕关节、踝关节等难定位关键点的检测精度提升2.3-3.5%。可视化对比证实，PRA能有效纠正肢体重叠导致的预测偏移。

实验验证
在MPII测试集上，PAN-HS对腕部(88.72%)和踝部(86.78%)的检测精度突破现有方法瓶颈。CrowdPose数据集上72.7%的AP表明其在密集人群中的鲁棒性，AP75达79.5%验证了严格阈值下的稳定性。消融研究证实，SiLU激活函数较ReLU/GELU更适配复杂特征学习，移除多阶DWConv会致性能下降1.59%。

该研究创新性地构建了"结构建模-语义重建"三阶段框架：SAB保障几何一致性，CAB优化通道选择性，PRA完成语义对齐。相比单纯增大Transformer规模的方案，PAN-HS以更低计算成本实现性能突破，其模块化设计为后续研究提供了可扩展的基线模型。局限性在于复杂交互场景下的实时性有待提升，未来可通过神经架构搜索进一步优化计算路径。这项成果不仅推动了HPE技术的发展，也为多模态特征融合提供了普适性方法论参考。