Hourglass-104网络是一种用于人体姿态估计的卷积神经网络，它基于Hourglass架构，由104个卷积层、5个池化层及3个全连接层组成。该框架采用多尺度特征表达以及多尺度图片分割，使得其能够准确地预测人体姿势。此外，它还采用了“skip connection”机制来保留原始图像中的低频信息并补充高频信息。该方法可以在不同数据集上准确估计人体姿态，并在MPII数据集上获得了最新的准确度水平。