轻量级网络之ShuffleNet V2
论文：ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Ecient CNN Architecture Design
论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164
代码：
- Caffe
因项目需要跑了ShuffleNet V2，发现比resnet50足足快了60ms，识别率也能满足项目需求。看了论文，特来分享。
ShuffleNet V2主要对目前一些主流网络进行多组对比实验，并从这些对比实验中进行一定的理论分析和总结，最后得出4条关于 CNN 网络结构设计的准则，帮助设计高效的神经网络结构。下面先贴出文中观点：
2个问题：
（1）FLOPs（浮点计算量）不能作为衡量目标检测模型运行速度的标准，因为计算速度跟平台框架、硬件设备还有关；
（2）MAC(Memory access cost)也是影响模型运行速度的一大因素；
衡量模型运行速度，应采用如运行时间(speed\runtime)这样的指标。建议在GPU上，使用Batches/sec进行速度衡量；在ARM上，使用Images/sec进行衡量。
4条网络设计准则：
G1：卷积操作时，输入通道数尽量等于输出通道数（卷积核数量）可降低MAC；
G2：谨慎使用group convolutions，因为它会增加MAC；
G3：降低网络碎片化程度（减少分段储存）；
G4：减少element-wise运算，如ReLu，AddTensor，AddBias；
所以本文基于上述的4条准则，以及之前的shuffleNet，提出了 ShuffleNet V2的网络结构。
ShuffleNet存在的问题：
（1）pointwise group convolutions和bottleneck结构增加了MAC（G1和G2）；
（2）使用较多的groups违反了G3；
（3）Add属于element-wise操作，违反了G4；
所以在 ShuffleNet V2 中增加了几种新特性，ShuffleNet V2网络结构单元如下所示：
channel split 其实就是将通道数一分为2，化成两分支来代替原先的分组卷积结构（G2）；并且每个分支中的卷积层都是保持输入输出通道数相同（G1）；其中一个分支不采取任何操作减少基本单元数（G3）；最后使用了 concat 代替原来的 add操作，并且后面不加 ReLU （G4）。concat后加入channle shuffle 来增加通道之间的信息交流。 对于下采样层，在这一层中对通道数进行翻倍。 在网络结构的最后，即平均值池化层前加入一层 1x1 的卷积层来进一步的混合特征。
shuffleNet V2 的整体结构如下表：
可以对照着ShuffleNet V1来看
对照这两个表格，区别在于ShuffleNet V2增加了一个卷积层，以及各个stage的shufflenet unit不同。
ShuffleNet V2速度和准确率双赢的原因分析：
（1）每个block的高效允许使用更多的特征通道和更大的网络容量；
（2）在每个block中，特征channel的一半径直通过block，直接参与到下一个block中，可被看作一种feature reuse；
上述的（2）跟DenseNet和CondenseNet有异曲同工之妙。
原理差不多就是这些吧，若有不正确的地方，请大家指正，谢谢！