stacked hourglass network改进方向

作为一种用于人体姿态估计的深度学习网络，stacked hourglass network已经取得了很好的效果。但是，仍然有一些改进方向可以探索，包括以下几个方面：

1. 更好的特征提取：当前的stacked hourglass network主要使用了卷积神经网络进行特征提取，但是这种方法可能会忽略一些重要的细节信息。因此，可以考虑使用更加复杂的特征提取方法，如注意力机制等。

2. 更好的损失函数：当前的stacked hourglass network主要使用了均方误差作为损失函数，但是这种损失函数可能会导致过拟合。因此，可以考虑使用更加复杂的损失函数，如交叉熵等。

3. 更好的数据增强：当前的stacked hourglass network主要使用了简单的数据增强方法，如旋转、翻转等。但是这种方法可能会导致一些姿态信息的丢失。因此，可以考虑使用更加复杂的数据增强方法，如仿射变换等。

4. 更好的网络结构：当前的stacked hourglass network主要使用了堆叠的hourglass模块，但是这种结构可能会导致信息的丢失。因此，可以考虑使用更加复杂的网络结构，如残差网络等。

5. 更好的后处理方法：当前的stacked hourglass network主要使用了简单的后处理方法，如非极大值抑制等。但是这种方法可能会导致一些姿态信息的丢失。因此，可以考虑使用更加复杂的后处理方法，如卡尔曼滤波等。