在HRNet之前，2D人体姿态估计算法是采用（Hourglass/CPN/Simple Baseline/MSPN等）将高分辨率特征图下采样至低分辨率，再从低分辨率特征图恢复至高分辨率的思路（单次或重复多次），以此过程实现了多尺度特征提取的一个过程。 HRNet的主要特点是在整个过程中特征图（Feature Map）始终保持高分辨率，low resolution representlations和high resolution representlations是并行设计的，他们是在相同的level上。