图示(c):适用于空间下采样的ShuffleNet单元,使用步长为2的平均池化(AVG Pool)和深度可分离卷积,再通过通道混洗和点群卷积进一步处理特征,最后通过连接操作(Concat)合并特征。
在移动端场景中,目前有很多不错的轻量级网络可以选择,例如google的mobilenet系列,efficient lite系列,旷世的shufflenet系列,华为的ghostnet等。在这些模型中,我尤其喜欢shufflenetV2,因为它结构清晰,简洁(如下图所示为shufflenetv2 1.0x的结构图:红色标注为各个模块的flops),并且在设计之初就考虑了MAC(访存代价),使得在移动...
图示(c):适用于空间下采样的ShuffleNet单元,使用步长为2的平均池化(AVG Pool)和深度可分离卷积,再通过通道混洗和点群卷积进一步处理特征,最后通过连接操作(Concat)合并特征。 具体改进方法可访问如下地址: YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV2(附代码+修改教程),点击此处即可跳转...
二、ShuffleNetV2框架原理 ShuffleNet的创新机制为点群卷积和通道混:使用了新的操作点群卷积(pointwise group convolution)和通道混洗(channel shuffle),以减少计算成本,同时保持网络精度 您上传的图片展示的是ShuffleNet架构中的通道混洗机制。这一机制通过两个堆叠的分组卷积(GConv)来实现: 图示(a):展示了两个具有相同...