本文提出了一种用于从单目图像中估计三维人体姿态的全卷积网络。我们采用肢体方向作为表示三维姿态的新方法，并将每个肢体区域的边界框与方向结合，以更好地关联图像和预测结果。三维方向与二维关键点检测联合建模。在没有额外约束的情况下，该简单方法在多个大规模基准测试中取得了良好的效果。进一步的实验表明，我们的方法可以很好地推广到新场景，并且对不准确的边界框具有鲁棒性。