LSTMPoseMachines是一种结合了长短时记忆网络（LSTM）和姿态估计模型（PoseMachines）的深度学习架构，主要用于人体姿态估计任务。该模型通过LSTM网络捕捉人体关节之间的时序依赖关系，同时利用PoseMachines的多阶段预测机制逐步优化关键点定位精度。LSTM的引入使得模型能够更好地处理视频序列中的动态信息，适用于动作识别、运动分析等需要时序建模的场景。相比传统方法，LSTMPoseMachines在复杂背景和遮挡情况下表现出更强的鲁棒性。