ShuffleNet V4

ShuffleNet V4是一种轻量级的神经网络架构，用于图像分类和目标检测任务。它是ShuffleNet系列的第四个版本，旨在提供更高的性能和更低的计算复杂度。

ShuffleNet V4的设计灵感来自于通道重排和分组卷积。它通过引入两个关键模块来提高性能：ShuffleUnit和GhostModule。

ShuffleUnit是ShuffleNet V4的基本构建块，它包含了通道重排操作和分组卷积操作。通道重排操作将输入特征图按通道进行分组，并将不同组的通道进行交错重排，以增加特征图之间的信息交流。分组卷积操作将输入特征图分成多个组，并对每个组进行独立的卷积操作，以减少计算量。

GhostModule是一种新型的卷积模块，它通过引入一个更小的“幽灵”卷积核来减少计算复杂度。GhostModule首先使用一个较大的卷积核对输入特征图进行卷积操作，然后使用一个较小的卷积核对输出特征图进行进一步的卷积操作。这种设计可以在保持较高性能的同时减少计算量。

ShuffleNet V4相比于之前的版本，在保持轻量级的同时提供了更高的准确性和更低的计算复杂度。它在图像分类和目标检测任务中都取得了很好的性能。