stacked hourglass model（以下简写做SHM）的主要贡献在于利用多尺度特征来识别姿态。以前估计姿态的网络结构，大多只使用最后一层的卷积特征，这样会造成信息的丢失。事实上，对于姿态估计这种关联型任务，全身不同的关节点，并不是在相同的feature map上具有最好的识别精度。举例来说，胳膊可能在第3层的feature map上容易识别，而头部在第5层上更容易识别。所以，需要设计一种可以同时使用多个feature map的网络结构。
反复的上采样和下采样，不断地融合多尺度空间信息，这样子就可以把各个关键点的信息连贯的融合在一起，最后输出基于像素点的预测。
1 hourglass network
下采样+上采样+add，递归
2 stacked hourglass network
关节点之间是可以互相参考预测的，即知道双肩的位置后，可以更好的预测肘部节点，给出腰部和脚踝位置，又可以用于预测膝盖。其他姿态估计文章有利用图模型(Graphic Model)来结合CNN做预测的，这个图模型就是对人体关节点的结构做抽象归纳。但是目前的图模型效果一般。
既然热力图代表了输入对象的所有关节点，那么热力图就包含了所有关节点的相互关系，可以看作是图模型。所以将第一个沙漏网络给出的热力图作为下一个沙漏网络的输入，就意味着第二个沙漏网络可以使用关节点件的相互关系，从而提升了关节点的预测精度。
stacked hourglass network
第二个Hourglass network的输入包括3个部分。
3 中间监督
传统的识别或者检测网络，loss只比较最后的预测与ground truth之间的差异。因为堆叠沙漏网络的每一个子沙漏网络都会有heat map作为预测，所以将每个沙漏输出的heat map参与到loss中，实验证实，预测精确度要远远好于只考虑最后一个沙漏预测的loss，这种考虑网络中间部分的监督训练方式，就叫做中间监督（Intermediate Supervision）。
