hourglass：深度学习模块介绍 —— Hourglass Module

Hourglass Module

Hourglass模块设计的初衷就是为了捕捉每个尺度下的信息，因为捕捉像脸，手这些部分的时候需要局部的特征，而最后对人体姿态进行预测的时候又需要整体的信息。为了捕获图片在多个尺度下的特征，通常的做法是使用多个pipeline分别单独处理不同尺度下的信息，然后再网络的后面部分再组合这些特征，而作者使用的方法就是用带有skip layers的单个pipeline来保存每个尺度下的空间信息。

• Residual Module

• • 

• Hourglass Module

• • 

• • Hourglass Module由上面的Residual Module组成，由于它是一个递归的结构，所以可以定义一个阶数来表示递归的层数，首先来看一下一阶的Hourglass Module：
• • 上图中的Max pool代表下采样，Res代表上面介绍的Residual Module，Up Sample代表上采样。多阶的Hourglass Module就是将上图虚线框中的块递归地替换为一阶Hourglass Module，由于作者在实验中使用的是4阶的Hourglass Moudle，所以我们画出了4阶的Hourglass Module的示意图：

• • 

• • 

• Intermediate Supervision（中间监督）
• • 作者在整个网络结构中堆叠了许多hourglass模块，从而使得网络能够不断重复自底向上和自顶向下的过程，作者提到采用这种结构的关键是要使用中间监督来对每一个hourglass模块进行预测，即对中间的heatmaps计算损失。
• • 关于中间监督的位置，作者在文中也进行了讨论。大多数高阶特征仅在较低的分辨率下出现，除非在上采样最后。如果在网络进行上采样后进行监督，则无法在更大的全局上下文中重新评估这些特征；如果我们希望网络能够进行最佳的预测，那么这些预测就不应该在一个局部范围内进行。
• • 由于hourglass模块整合了局部和全局的信息，若想要网络在早期进行预测，则需要它对图片有一个高层次的理解即使只是整个网络的一部分。最终，作者将中间监督设计在如下图所示位置：

• •