shufflenet v1

ShuffleNet V1是一种轻量级的卷积神经网络模型，由Microsoft Research Asia团队于2017年提出。它旨在解决深度学习模型计算效率的问题，特别是在资源受限的设备上，如移动设备。ShuffleNet的核心特点是其特有的通道 shuffle 操作，通过将输入特征图的通道随机混合，实现了低运算代价下的特征重排，减少了传统残差块的复杂度。

ShuffleNet采用了瓶颈结构（Bottleneck Residual Block），其中包含两个1x1的卷积层用于减小和恢复通道数，以及一个高效的3x3卷积层。此外，它还采用了一个称为“宽度乘数”（channel multiplier）的概念，可以根据实际需求调整模型的大小和性能。

相比于其他深度网络，ShuffleNet在保持高精度的同时，具有显著更少的参数和更快的推理速度。这种设计使得它在诸如图像分类、目标检测等任务中取得了很好的效果，并且适用于嵌入式和移动应用。