La mayoría de los métodos actuales de estimación de postura tienen un alto costo de recursos que los hace inutilizables en algunos dispositivos con recursos limitados. Para abordar este problema, proponemos una red de destilación de postura de extremo a extremo ultraligera, que aplica algunas técnicas útiles para equilibrar adecuadamente el número de parámetros y la precisión predictiva. Primero, diseñamos una red de estimación de postura de una etapa ligera, que aprende de una red de expertos secuenciales cada vez más refinada de manera de destilación de conocimiento en línea. Luego, construimos un subred de estimación de postura reparametrizada ultraligera que utiliza un diseño de múltiples módulos con intercambio de pesos para mejorar la capacidad de adquisición de características de imagen a múltiples escalas del diseño de un solo módulo. Cuando se completó el entrenamiento, utilizamos el primer módulo reparametrizado como la red de implementación para mantener la arquitectura simple. Finalmente, extensos resultados experimentales demostraron la precisión de detección y los bajos parámetros de nuestro método.