在人机交互、人类行为分析等领域中，对人体姿势信息的提取有着重要的意义。传统的姿势估计方法主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）或者是循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）进行的，但是这些方法存在一定的局限性，例如长序列处理效率低下、时间顺序不具备可感知性等问题。为了解决这些问题，研究者在姿势估计领域进行了新的尝试，采用了Transformer作为主要的模型架构，从而实现更加精准的姿势提取。
Transformer是一种基于自注意力机制的模型，是近年来自然语言处理领域中表现最优的模型，能够有效解决长序列建模难以处理的问题。研究者将Transformer模型运用到姿势估计领域，通过把人体姿势序列作为Transformer模型的输入，在模型中进行序列处理，从而学习到更加准确、完整的人体姿势信息。此外，Transformer模型在处理序列时能够自动捕捉序列中的长距离依赖性，使得模型可以更好地理解人体姿势序列中的时间顺序。
姿势估计的结果可以用于许多应用场景，例如直播、健身应用、智能穿衣搭配等。通过使用Transformer改进人体姿势提取，可以提高姿势估计的精度和效率，增强人机交互的体验感，为用户提供更加优质的服务。
总之，Transformer模型在姿势估计领域的应用正愈来愈被广泛关注，它所具备的自注意力机制和序列处理能力可以为姿势估计的进一步提升带来重大的贡献。未来，我们相信该模型会在更多领域中发挥巨大的作用，从而推动人工智能技术的不断进步。
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