YOLOv5改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）
一、本文内容 本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV1，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。它通过使用点群卷积和通道混洗等操作，减少了计算成本，同时保持了准确性，通过这些技术，ShuffleNet在降低计算复杂度的同时，也优化了内存使用，使其更适合低功耗的移动设备(我在YOLOv5n上修改该主干计算量仅为2GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨，其非常适合轻量化的读者来使用...
【轻量化网络系列（4）】ShuffleNetV1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记+代码实现）
前言 前面我们学了MobileNetV1-3，从这篇开始我们学习ShuffleNet系列。ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。这个新的轻量级网络使用了两个新的操作：pointwise group convolution和 channel shuffle，在保持精度的同时大大降低计算成本。学习资料：....
轻量级网络——ShuffleNetV1
1.ShuffleNetV1的介绍分组卷积Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。因为一般的卷积都是在所有的输入特征图上做卷积，可以说是全通道卷积，这是一种通道密集连接方式（channel dense connection），而group convolution相比则是一种通道稀疏连接方式（channel ....
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