CVPR 2023精选论文学习：GFPose: 基于梯度场的三维人体姿态先验学习（GFPose: Learning 3D Human Pose Prior with Gradient Fields）

对于这篇论文，我们采用以下四种分类依据：

一、数据类型

数据类型分类标准指的是用于估计或生成三维人体姿态的数据的类型。三种主要的数据类型是：

1. 1）基于图像的：使用图像来估计或生成三维人体姿态的论文。基于图像的姿态估计方法的例子包括卷积神经网络（CNN）和堆叠沙漏网络。
2. 2）基于视频的：使用视频来估计或生成三维人体姿态的论文。基于视频的姿态估计方法的例子包括时序卷积网络（TCN）和图卷积神经网络（GCNN）。
3. 3）基于传感器的：使用传感器，如可穿戴的惯性测量单元（IMU），来估计或生成三维人体姿态的论文。基于传感器的姿态估计方法的例子包括逆向运动学和优化。

二、应用

应用分类标准指的是论文所要解决的具体任务。三种主要的应用是：

1. 1）姿态估计：专