EMO轻量化主干网络

EMO轻量化主干网络是一种用于人脸表情识别的神经网络模型。它的设计目标是在保持较高的准确性的同时，尽可能减少网络的参数量和计算复杂度，以便在资源受限的设备上实时运行。

EMO轻量化主干网络通常由一系列卷积层和池化层组成，用于提取输入图像中的特征。与传统的深度神经网络相比，EMO轻量化主干网络采用了一些特殊的设计策略，以减少参数量和计算量。这些策略包括：

1. 深度可分离卷积：将标准卷积操作分解为深度卷积和逐点卷积两个步骤，以减少参数量和计算复杂度。
2. 瓶颈结构：使用1x1卷积层来降低特征图的维度，并减少后续卷积层的计算量。
3. 快捷连接：引入跳跃连接，将低层特征与高层特征相加，以增强网络的表达能力。
4. 通道注意力机制：通过学习通道权重来自适应地调整特征图中各个通道的重要性，以提高网络的表达能力。

通过这些设计策略，EMO轻量化主干网络在保持较高准确性的同时，大大减少了参数量和计算复杂度，使得它可以在资源受限的设备上高效地进行人脸表情识别。