在HRNet之前，2D人體姿態估計算法是采用（Hourglass/CPN/Simple Baseline/MSPN等）將高分辨率特征圖下采樣至低分辨率，再從低分辨率特征圖恢復至高分辨率的思路（單次或重復多次），以此過程實現了多尺度特征提取的一個過程。 HRNet的主要特點是在整個過程中特征圖（Feature Map）始終保持高分辨率，low resolution representlations和high resolution representlations是并行設計的，他們是在相同的level上。

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