旷视 shufflenet

旷视ShuffleNet是一种轻量级的神经网络架构，旨在实现高效的图像分类和目标检测。ShuffleNet通过引入逐通道组卷积和通道重排操作，有效地减少了计算量和参数量，同时保持了较高的准确性。

ShuffleNet的核心思想是将卷积操作分解为逐通道组卷积和通道重排两个步骤。逐通道组卷积是指将输入特征图按通道分组，每个组内进行卷积操作，然后将结果进行拼接。这样可以减少计算量和参数量。通道重排操作则是将拼接后的特征图进行重新排列，使得不同组的特征图交错在一起，从而增加了特征图之间的信息交流。

ShuffleNet的优点包括：
1. 轻量级：ShuffleNet采用了逐通道组卷积和通道重排操作，大大减少了计算量和参数量，使得网络更加轻量化。
2. 高效性能：尽管ShuffleNet参数量较小，但在图像分类和目标检测任务上表现出了较高的准确性。
3. 可扩展性：ShuffleNet可以通过增加组数和通道数来增加网络的容量，以适应不同的任务需求。