Hourglass-104是一种用于人体姿态估计的深度学习网络，它采用了基于骨架的多任务学习方法。该网络包含104个卷积层，包括5个残差块，1个全连接层，2个输出层以及1个可视化层。Hourglass-104使用3D卷积来实时检测人体部位，并利用LSTM来预测最后的姿态。此外，该网络还通过使用多尺度、多阶段特征图来对不同尺度的相关特征进行实时分析。