The focus of this work is the task of 3D human pose estimation, more specifically by making use of key points located in single monocular images in order to estimate the location of human body joints in a 3D space. It was done in association with Tracab, a company based in Stockholm, who specialises in advanced sports tracking and analytics solutions. Tracab’s core product is their optical tracking system for football, which involves installing multiple highspeed cameras around the sports venue. One of the main benefits of this work will be to reduce the number of cameras required to create the 3D skeletons of the players, hence reducing production costs as well as making the whole process of creating the 3D skeletons much simpler in the future. The main problem we are tackling consists in going from a set of 2D joint locations and lifting them to a 3D space, which would add an information of depth to the joint locations. One problem with this task is the limited availability of in-thewild datasets with corresponding 3D ground truth labels. We hope to tackle this issue by making use of the restricted Human3.6m dataset along with the Tracab dataset in order to achieve adequate results. Since the Tracab dataset is very large, i.e millions of unique poses and skeletons, we have focused our experiments on a single football game. Although extensive research has been done in the field by using architectures such as convolutional neural networks, transformers, spatial-temporal architectures and more, we are tackling this issue by making use of a simple feedforward neural network developed by Martinez et al, this is mainly possible due to the abundance of data available at Tracab. / Fokus för detta arbete är att estimera 3D kroppspositioner, genom att använda detekterade punkter på människokroppen i enskilda monokulära bilder för att uppskatta 3D positionen av dessa ledpunkter. Detta arbete genomfördes i samarbete med Tracab, ett företag baserat i Stockholm, som specialiserar sig på avancerade lösningar för följning och analys inom idrott. Tracabs huvudprodukt är deras optiska följningssystem, som innebär att flera synkroniserade höghastighetskameror installeras runt arenan. En av de främsta fördelarna med detta arbete kommer att vara att minska antalet kameror som krävs för att skapa 3D-skelett av spelarna, vilket minskar produktionskostnaderna och förenklar hela processen för att skapa 3D-skelett i framtiden. Huvudproblemet vi angriper är att gå från en uppsättning 2D-ledpunkter och lyfta dem till 3D-utrymme. Ett problem är den begränsade tillgången till datamängder med 3D ground truth från realistiska miljöer. Vi angriper detta problem genom att använda den begränsade Human3.6m-datasetet tillsammans med Tracab-datasetet för att uppnå tillräckliga resultat. Eftersom Tracab-datamängden är mycket stor, med miljontals unika poser och skelett, .har vi begränsat våra experiment till en fotbollsmatch. Omfattande forskning har gjorts inom området med användning av arkitekturer som konvolutionella neurala nätverk, transformerare, rumsligttemporala arkitekturer med mera. Här använder vi ett enkelt framåtriktat neuralt nätverk utvecklat av Martinez et al, vilket är möjligt tack vare den stora mängden data som är tillgänglig hos Tracab.