Hourglass Network 沙漏网络 （pose estimation姿态估计）

在ECCV2016《Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation》这篇paper中提出

是一个姿态估计（pose estimation）的网络结构

 

      姿态估计（Pose Estimation）是 CV 领域一个非常重要的方向，而Stacked Hourglass Networks 级联漏斗网络的提出就是为了提升姿态估计的效果，但是其中的经典思想可以扩展到其他方向，比如目标识别方向，代表网络是 CornerNet（预测目标的左上角和右下角点，再进行组合画框）。

      CNN 之所以有效，是因为它能自动提取出对分类、检测和识别等任务有帮助的特征，并且随着网络层数的增加，所提取的特征逐渐变得抽象。以人脸识别为例，低层卷积网络能够提取出一些简单的特征，如轮廓；中间卷积网络能够提取出抽象一些的特征，如眼睛鼻子；较高层的卷积网络则能提取出更加抽象的特征，比如完整的人脸。这些将有助于我们理解级联漏斗模型（Stacked Hourglass Model，简称SHM）为什么有效。

      做姿态估计，需要预测身体不同的关节点，手臂这种线条简单的结构，可能在中间卷积网络更容易被识别；而面部这种线条复杂的结构，可能在高层卷积网络才更容易被识别。因此，如果我们只使用最后一层的 feature map，就会造成一些信息的丢失。SHN 的主要贡献——利用多尺度特征来识别姿态。