تمثيل الوضع ثلاثي الأبعاد للإنسان يُعد مهمة صعبة نظرًا للتحديات التي تشمل أجزاء الجسم المُحجبة والوضعيات الغامضة. تعتمد الشبكات التلافيفية الرسومية على تمثيل المعلومات الهيكلية للهيكل العظمي البشري من خلال مصفوفة مجاورة، وهو ما يُعد مفيدًا لتحسين توقع الوضعية. نقترح شبكة تلافيفية رسومية من هذا النوع تُسمى PoseGraphNet لاسترجاع الوضع ثلاثي الأبعاد من الوضعيات ثنائية الأبعاد. تعتمد شبكتنا على مصفوفة مجاورة تكيفية ونوى مخصصة لمجموعات الجيران. قمنا بتقييم نموذجنا على مجموعة بيانات Human3.6M، وهي مجموعة بيانات قياسية لتمثيل الوضع ثلاثي الأبعاد. تُظهر أداءً قريبًا من أفضل النماذج الحالية، ولكن بكمية معطيات أقل بكثير. كما أن النموذج يتعلم علاقات مجاورة مثيرة للاهتمام بين المفاصل التي لا ترتبط فعليًا ببعضها، ولكنها متشابهة من حيث السلوك.