姿态机器（Pose Machines）提供了一种用于学习丰富隐式空间模型的序列化预测框架。本文系统性地提出了一种将卷积网络融入姿态机器框架的方法，以学习图像特征及与图像相关的空间模型，用于姿态估计任务。本文的主要贡献在于，通过隐式建模结构化预测任务（如关节姿态估计）中变量之间的长程依赖关系，实现了更精确的建模。我们设计了一种由卷积网络组成的序列化架构，该架构直接作用于前序阶段生成的置信度图，逐步生成更精细的部件位置估计，而无需采用显式的图模型推理机制。为应对训练过程中常见的梯度消失问题，我们的方法引入了一种自然的学习目标函数，通过施加中间层监督来增强反向传播的梯度，从而有效缓解梯度衰减并引导学习过程。实验结果表明，该方法在标准基准数据集（包括MPII、LSP和FLIC）上均达到了当前最优性能，显著优于现有竞争方法。