本发明公开了一种自适应数据增强的二维人体姿态估计方法和系统，属于计算机视觉和深度学习领域。本发明不同于将数据增强作为一个独立的数据预处理步骤的常规做法，将数据增强和用于执行计算机视觉任务的卷积神经网络的训练两个独立的过程联合起来，使得数据增强能跟随卷积神经网络的训练过程实现动态更新，自适应的根据具体数据集特点和应用任务产生数据增强操作的概率分布，产生对卷积神经网络优化更加有效的训练样本，提升卷积神经网络的训练效率，同时有效增强卷积神经网络的泛化能力；本发明以数据增强模块为生成器，以卷积神经网络为判别器，通过两者“博弈”实现共同优化，最终实现执行计算机视觉任务的卷积神经网络模型更优的表现。