ShuffleNet V4
时间: 2024-03-31 16:30:37 浏览: 12
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。
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