Lite-HRNet通过替换HRNet中的ResBlock为ShuffleBlock，设计了NaiveLite-HRNet，并引入多尺度信息交互以降低计算复杂度。该网络旨在实现高分辨率且轻量化的模型，但精度提升与速度减慢的问题使其在实际应用中显得较为尴尬。进一步优化多尺度特征交互可能有助于提高模型性能。
2104.06403：Lite-HRNet: A Lightweight High-Resolution Network
创新点
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结构设计：
- 在HRNet中用 shuffle block 替换 res block，得到了Naive Lite-HRNet。
- 基于HRNet多尺度信息丰富的特性，加入了多尺度信息交互，并通过pooling的方法，降低了Shuffle Block中的1*1 Conv的计算复杂度。
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动机：
- 为了做一个高分辨率的轻量化HRNet网络。
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采用类似的思路，在HRNet多尺度特征交互方面再做些文章是可以进一步提升精度。
性能
- 效果还可以，但是速度慢。把模型砍小一点，精度就跟不上了。所以比较鸡肋。
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