shuffernet改进
时间: 2024-08-28 20:00:27 浏览: 26
ShuffleNet是一种轻量级的卷积神经网络架构,它最初由Google团队在2017年的论文《ShuffleNet: An Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》中提出,旨在减少计算资源消耗同时保持较高的性能。 ShuffleNet通过两个关键设计来优化模型:
1. **通道shuffle操作**:ShuffleNet引入了深度残差连接(Residual Shuffling),这允许在网络的不同层之间进行特征的直接交换,减少了对大尺寸滤波器的依赖,提升了计算效率。
2. **瓶颈结构**:该模型采用瓶颈式的设计,即在一个较大的深度(如3x3卷积)之后,紧跟着一系列更小尺寸(如1x1或1x7、7x1)的卷积,这样的结构既能保留信息又能节省计算。
ShuffleNet的一个变体ShuffleNetV2进一步完善了这些设计,通过引入新的通道注意力模块(Channel Attention Module)来增强特征选择能力,并调整了网络的宽度和深度策略。这一系列改进使得ShuffleNet能够在移动设备上实现实时或接近实时的图像处理任务,比如物体识别和分割。