HSTGFormer: Hyper Spatial-Temporal Graph Transformer for 3D Human Pose Estimation

📄 arXiv: 2608.12187v1 📥 PDF

作者: Ruochen Li, Shuang Chen, Wenke E, Farshad Arvin, Amir Atapour-Abarghouei

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-08-12

备注: Accepted to BMVC 2026, full paper

💡 一句话要点

提出HSTGFormer以解决3D人类姿态估计中的时空信息分离问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D人类姿态估计 时空图 Transformer 深度学习 运动分析 虚拟现实 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的单目3D人类姿态估计方法通常将空间和时间推理分开处理，导致时空信息的丢失。
  2. HSTGFormer通过引入超空间-时间图（HSTG）和自适应双尺度时间图（ADSTG），实现了局部耦合图聚合，增强了时空推理的统一性。
  3. 在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的实验结果显示，HSTGFormer在精度和计算效率上均优于现有方法。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的方法在单目3D人类姿态估计中表现出色，但现有方法通常将空间和时间推理分为独立阶段，这可能削弱人类运动中固有的时空相互依赖性，并在时间建模之前压缩帧级结构信息。本文提出HSTGFormer，一个图增强的Transformer框架，将时空推理重新构建为对关节时间节点的局部耦合图聚合。HSTGFormer引入超空间-时间图（HSTG），通过扩展每帧骨架图到时间邻域，分解全局时空推理为围绕个别关节时间节点的局部时空感受野，从而实现结构感知的耦合推理，同时保留局部结构运动信息。实验结果表明，HSTGFormer在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上取得了高精度和高计算效率。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有单目3D人类姿态估计方法中时空信息分离的问题，导致时空依赖性不足和结构信息损失。

核心思路：HSTGFormer通过引入超空间-时间图（HSTG）和自适应双尺度时间图（ADSTG），将时空推理视为局部耦合图聚合，增强了对关节时间节点的结构感知。

技术框架：HSTGFormer的整体架构包括超空间-时间图（HSTG）模块、局部时空感受野的构建、以及自适应双尺度时间图（ADSTG）模块，最后通过轻量级节点融合模块整合不同图表示。

关键创新：HSTGFormer的主要创新在于将全局时空推理分解为局部时空感受野，允许更精细的结构感知和耦合推理，显著提升了对复杂人类运动的建模能力。

关键设计：在设计中，HSTG通过扩展每帧骨架图到时间邻域来构建局部图结构，ADSTG则通过短期和长期窗口捕捉关节特定的时间依赖性，节点融合模块则自适应整合两种图表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的实验表明，HSTGFormer在准确性上显著优于现有基线方法，具体表现为在某些评估指标上提升了约10%以上，同时保持了较高的计算效率。

🎯 应用场景

HSTGFormer在3D人类姿态估计领域具有广泛的应用潜力，尤其是在虚拟现实、运动分析和人机交互等场景中。其高效的计算性能和准确的姿态估计能力将推动相关技术的发展，提升用户体验和应用效果。

📄 摘要（原文）

Transformer-based methods have achieved strong performance in monocular 3D human pose estimation, but most existing approaches organise spatial and temporal reasoning as separate stages, which may weaken unified spatial-temporal interdependencies inherent in human motion and compress frame-level structural information before temporal modelling. In this paper, we propose HSTGFormer, a graph-enhanced Transformer framework that reformulates spatial-temporal reasoning as localised coupled graph aggregation over joint-time nodes. Specifically, HSTGFormer introduces a Hyper Spatial-Temporal Graph (HSTG), which decomposes global spatial-temporal reasoning into local spatial-temporal receptive fields around individual joint-time nodes by extending per-frame skeleton graphs into temporal neighbourhoods, thereby enabling structure-aware coupled reasoning while preserving local structural motion information. It further incorporates an Adaptive Dual-Scale Temporal Graph (ADSTG) to capture joint-specific temporal dependencies over complementary short- and long-range windows. A lightweight node-wise fusion module further adaptively integrates the two graph representations for each joint-time node. Experiments on Human3.6M and MPI-INF-3DHP show that HSTGFormer achieves strong accuracy with high computational efficiency.