ShuffleNetのShuffleBlockをHRNetに適用するだけでMobileNetを超えることを検証。またボトルネックである1x1convを条件付きチャネル重みづけに変更することで更にパフォーマンスが改善することを提示したことが新規性。

COCOとMPIIにおける人間のポーズ推定において、計算量と精度のトレードオフでSOTA、セマセグタスクにも容易に一般化可能。

[Code] https://github.com/HRNet/Lite-HRNet