详细解释一下堆 叠沙漏网络

堆叠沙漏网络(Stacked Hourglass Network)是一种用于人体姿态估计的深度学习模型，由Newell等人在2016年提出。它的结构类似于沙漏，由多个堆叠的沙漏模块组成，每个沙漏模块都包含了上下对称的编码器和解码器，可以同时对输入图像进行多尺度的特征提取和重建，从而提高了模型的准确性和鲁棒性。在每个沙漏模块的中间，还加入了残差连接和上采样模块，用于融合不同尺度的特征信息和恢复高分辨率的姿态估计结果。堆叠沙漏网络在人体姿态估计领域取得了很好的效果，并被广泛应用于实际场景中。