YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone之轻量化网络Ghostnet

 

## 一、理论奠基：GhostNet的轻量化密码

### 1.1 幻影特征生成原理
- **核心观察**：CNN特征图存在大量冗余，相似特征可通过廉价操作生成
- **Ghost模块架构**：
  - **原始卷积**：1×1卷积生成m个特征图
  - **幻影生成**：对每个特征图应用3×3深度可分离卷积，生成s-1个幻影
  - **拼接输出**：总输出通道数m×s（s为超参数）

### 1.2 计算复杂度对比
| 操作类型       | 标准卷积 | Ghost模块 | 压缩比   |
|----------------|----------|-----------|----------|
| MACs           | 9n²      | (9/s + 9)n²/s | s(s-1)/2 |
| 参数数量       | 9n²      | (9/s + 9)n²/s | 同左     |

（注：n为输入通道数，s为幻影系数）

### 1.3 视觉特征保留机制
- **特征保真度实验**：
  - CIFAR-10分类任务中，s=2时精度损失<0.5%
  - ImageNet实验中，s=4时Top-1精度下降1.2%
- **特征可视化**