姿态估计是计算机视觉领域基础且富有挑战性的任务，在行为识别、行人检测、自动驾驶、人体重识别、人机交互等领域有着深入而广泛的应用。在现实生活中，同一个体的不同关键点存在自遮挡、不同个体的关键点之间存在互遮挡的问题，给关键点检测与定位带来了困难。随着应用场景日益多样化与复杂化，人们对姿态估计算法的精度要求日益严苛，因此探究更高精度的姿态估计算法变得尤为重要。

  针对基于动态注意力网络的姿态估计方法，结合已有的研究基础，在关键点语义编码、关键点空间交互、关键点特征融合等方面开展理论方法创新，本文的主要工作及贡献如下：

（1）针对局部细节语义与全局抽象语义难以充分互补的问题，提出了一种基于动态注意力的语义编码表示方法，为后续解码网络提供了高质量的综合语义特征表示。已有的基于卷积神经网络的语义网络很难建模长距离依赖关系，基于Transformer的语义网络则过度依赖于大规模的标注数据集，且计算负担繁重。本文提出一种基于动态注意力网络的语义编码方法，设计三种不同的动态语义编码结构，对每个阶段的局部特征和全局特征进行耦合，在并行交互结构中引入互学习损失，为后续的解码头网络提供更好的先验特征。该方法的有效性在多个数据集上进行验证，在姿态估计准确率上有明显提升。

（2）针对关键点空间信息交互不足的问题，提出了一种基于动态注意力的双分支空间交互机制，有效促进了关键点之间的空间信息交互。现有的工作欠缺基于卷积神经网络和基于Transformer的网络结构的交互机制，很难有效地将两者的优势结合起来。本文提出一种基于动态注意力网络的双分支空间交互方法，既能继承卷积神经网络特征提取中的平移不变性和局部相关性的优点，又能继承Transformer特征提取中的长距离建模优点，有利于提升空间交互能力。通过在多个公开数据集上的对比试验与可视化分析表明，该方法能有效提升拥挤场景和被遮挡区域的姿态估计性能。

（3）针对多尺度特征融合不充分与语义关联不足的问题，提出了一种基于动态注意力的特征融合方法，促进了不同粒度的特征融合与多类别关键点的语义关联。已有的方法要么忽略了特征融合问题，要么仅采用多尺度特征前融合的方法，带来了较大的计算负担，且难以充分挖掘不同部位关键点之间的关联。本文提出一种基于动态注意力网络的特征前融合与特征后融合方法。特征前融合模块将包含丰富细节信息的底层特征与包含丰富语义信息的高层特征进行融合，特征后融合模块通过注意力得分使得模型自适应地关注重要特征、提升不同关键点的检测性能。本文提出的特征融合方法相较于基线模型有良好的性能提升，验证了特征融合模块的有效性。

  综上所述，本文通过对姿态估计算法的结构框架的研究，提出了一种能够高效对关键点进行分类与定位的网络框架。通过动态注意力对语义编码和空间交互进行优化，并对不同部位的关键点进行特征前后融合，实现了在自遮挡及互遮挡等多种复杂场景下的精确关键点分类与定位的目标。在多个公开数据集上进行实验验证，本文提出的方法具有良好的性能，对姿态估计领域的研究具有一定的借鉴意义。