本研究提出了一种基于自我监督学习的3D人体姿态估计方法EpipolarPose，通过多视图图像中的2D姿态估计3D姿态，无需依赖3D真实数据或相机外参。实验结果显示，该方法在Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上表现优异，并引入了新的性能度量Pose Structure Score（PSS）。