shufflenetv2网络结构
时间: 2023-09-19 10:03:54 浏览: 71
ShuffleNetV2是一种高效的卷积神经网络结构,主要用于图像分类和目标检测等计算机视觉任务。它是ShuffleNet的改进版本,通过引入两个关键的结构模块,即通道重排模块和逐点组卷积模块,来进一步降低参数量和计算复杂度。
通道重排模块是ShuffleNetV2的核心,它将输入特征图按通道分组,并将每个分组内的通道进行随机重排。这样做的目的是为了在减少模型复杂度的同时保持特征图的跨通道信息传递能力。通过通道重排模块,ShuffleNetV2能够在保持精度的前提下显著减少参数量和计算量。
逐点组卷积模块是另一个关键组成部分,它用于替代传统的卷积操作。逐点组卷积模块将标准卷积操作拆分成两个步骤:1x1卷积和3x3深度分离卷积。这种分解方式可以减少计算复杂度,并且在一定程度上提高了模型的表达能力。
ShuffleNetV2还引入了一种新的网络结构设计概念,即分组卷积。通过将卷积操作分成多个组,每个组处理一部分通道,可以进一步降低计算复杂度。同时,ShuffleNetV2还通过两个不同分辨率的特征图之间的信息交换,增强了特征的多尺度表示能力。
总之,ShuffleNetV2网络结构通过通道重排模块、逐点组卷积模块和分组卷积等技术手段,实现了高效的模型压缩和计算复杂度降低。在保持较高精度的同时,ShuffleNetV2在计算资源有限的情况下能够提供更高的计算效率,因此被广泛应用于各种计算机视觉任务中。
相关问题
shufflenetv2网络结构详解
ShuffleNet V2是一种用于高效卷积神经网络(CNN)架构设计的实用准则。它的网络结构通过引入一些新特性来改进ShuffleNet V1的缺点。\[2\]
ShuffleNet V2的基本单元块分为两种类型:a和b是ShuffleNet V1的基本单元块,c和d是ShuffleNet V2的基本单元块。ShuffleNet V1的缺点包括使用了过多的group、depthwise convolution和瓶颈结构增加了MAC,并且跨层连接中的element-wise Add操作也可以进行优化。为了解决这些问题,ShuffleNet V2引入了几种新特性。\[2\]
与分类结果相比,ShuffleNet V2在检测任务中表现更好。这可能是因为ShuffleNet V2引入了一个额外的3×3深度卷积来扩大感受野,从而提高了准确性。这个变体被称为ShuffleNet V2*,它只需要很少的额外FLOP就可以进一步提高准确性。\[3\]
总的来说,ShuffleNet V2通过改进网络结构和引入新特性,提高了CNN的效率和准确性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [shufflenet v2网络详解](https://blog.csdn.net/qq_35741782/article/details/107513899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [第十章 ShuffleNetv2网络详解](https://blog.csdn.net/ADICDFHL/article/details/131338619)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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yolov5shufflenetv2网络结构
YOLOv5使用了ShuffleNetV2作为其主干网络,ShuffleNetV2是一种轻量化的卷积神经网络,其设计准则是通过大量实验得出的。该网络设计准则包括输入输出通道、分组卷积组数、网络碎片化程度、逐元素操作对不同硬件上的速度和内存访问量的影响。相比其他模型,在同等条件下,ShuffleNetV2的速度稍快,准确度稍好一些。因此,通过结合YOLOv5和ShuffleNetV2,可以得到一个既快速又准确的目标检测模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5改进Shuffle主干系列:高效结合ShuffleNet V2主干网络,高效CNN架构设计的实用指南](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/127802720)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [YOLOv5-Shufflenetv2](https://blog.csdn.net/qq_27353621/article/details/125608775)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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