通用哺乳动物姿态估计的研究进展 研究背景与问题提出 在计算机视觉领域，姿态估计是一项基础且重要的任务，其目标是定位图像中目标对象的关键点位置。近年来，人类姿态估计取得了显著进展，但动物姿态估计（Animal Pose Estimation）的研究仍处于初步阶段。相比于人类姿态估计，动物姿态估计面临更大的挑战，主要体现在以下几个方面： 物种多样性：不同物种之间的外观和姿态差异巨大，例如猫科动物中的豹和家猫在外形、大小和颜色上存在显著区别。 数据稀缺性：现有的动物姿态数据集规模远小于人类姿态数据集。例如，最大的哺乳动物姿态数据集AP-10k包含约10,000张图像，而COCO数据集则包含超过200,000张标注图像。 姿态变化复杂性：动物的姿态变化范围更大，例如羚羊站立时的鼻子与眼睛距离较近，而...