论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、论文简介：深度卷积神经网络(CNN)的架构经过多年的发展，变得更加准确和快速。除了精度，计算复杂度是另一个重要的考虑因素。现实中的任务通常旨在在有限的计算预算下获得最佳的精度。这推动了一系列朝着轻量级架构设计和更好的速度-精度折衷的工作，包括Xception、MobileNet、MobileNetV2、ShuffleNe

文章目录前言一、准备工作1、代码准备2、数据集准备2.1数据集下载2.2数据集解压及摆放二、修改结构为shufflenet1.shufflenetV22.修改yaml文件的backbone为纯shufflenet3

参考博客一、网络运算时的组成shufflenet提出，网络的运行时间由不同的部分组成。由下图可以得出虽然卷积占用了大部分时间，但其他操作，包括数据I/O和Element-wi

ShuffleNetV1提出了channelshuffle思想作者给出的解释是：对于组卷积而言，每个通道之间没有数据交流（图a）而shuffleNet使用channelshuffle操作，将组卷积分出的

本文将从获取一个训练好的shufflenet_v2模型出发，讲解如何使用MegEngineLite的C++接口将其部署到CPU（Linuxx86/AndroidArm）环境下运行。

转自|机器之心本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。

ShuffleNetv2:https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-01264-9_8pytorch代码：https://github.com/Randl/ShuffleNetV2-pytorch/blob/master/model.pykeras代码：https://github.com/opconty/keras-shufflene

全球计算机视觉三大顶会之一ECCV2018（EuropeanConferenceonComputerVision）即将于9月8-14日在德国慕尼黑拉开帷幕。届时，旷视首席科学家孙剑博士将带领团队远赴盛会，助力计算机视觉技术的交流与落地。而在此之前，旷视科技将陆续推出ECCV2018接收论文系列解读。论文名称：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientC

Guideline1-4:ShuffleNetV2疑问：ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign由Face++及清华的研究者共同发表，已被ECCV-2018收录论文下载地址：https://pan.baidu.com/s/1so7aD3hLKO-0PB8h4HWliwprototxt可从此处获得：https:

✨博客主页：米开朗琪罗~✨博主爱好：羽毛球✨年轻人要：Livingforthemoment（活在当下）！推荐专栏：【图像处理】【千锤百炼Python】【深度学习】【排序算法】目录一、简述二、ShuffleNetV12.1ChannelShuffle2.2ShuffleUnit2.3NetWorkArchitecture三、ShuffleNetV23.1PracticalGuidelines3.1S

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign这里写目录标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign引言网络设计准则网络结构文章链接https://arxiv.org/abs/1807.11164本文通过实验得到4条网络准则来

统一使用YOLOv5、YOLOv7代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。在设计一个高效网络时应该遵循以下几点建议：使用平衡性的卷积（还有通道宽度）谨慎使用分组卷积的数量降低网络分支的数量降低元素级操作次数同时在实际使用也应该注意到操作平台的影响。本篇为YOLOv5+ShuffleNetV2改进文章目录一、ShufflNetV2论文理论部分shufflNetv2高效的网络结构二、结

CNN模型发展史：从LeNet，AlexNet，GoogleNet，VGG到ResNet，SENet，Xception，MobileNet，ShuffleNet_山中有石为玉-CSDN博客

前面我们介绍了基于手写AlexNet以及ResNet18网络得图像分类模型得训练以及相应得TensorRT部署，但是有时候我们想使用其他的主干模型，所以这次采用了Shufflenet作为主干网络进行图像分类的训练

前面我们介绍了基于手写AlexNet以及ResNet18网络得图像分类模型得训练以及相应得TensorRT部署，但是有时候我们想使用其他的主干模型，所以这次采用了Shufflenet作为主干网络进行图像分类的训练

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。背景知识VGG和Res

摘要最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用ChannelShuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下，原理相当简单。

作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：https://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址：https://www.showmeai.tech/article-detail/269声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容前言卷积神经网络的结构优化和深度加深，带来非常显著的图像识别效果提升，但同时也带来了高计算复杂度和更长的

CVPR2019的文章，作者自己根据Reid任务重新设计了一种新的网络结构，比较轻便，对比shuffleNet，mobileNet，SqueezeNet等具有更好的性能。

各种经典卷积神经网络总结1、原始卷积(VanillaConvolution)2、分组卷积(Groupconvolution)2.1组卷积案例12.2组卷积案例2——Resnext2.3ShuffleNet3

欢迎关注“计算机视觉研究院”计算机视觉研究院专栏作者：郑老师源码：关注文末二维码（DL工程实践）公众号，获取免费全部代码目录结构1、背景介绍2、提升精度措施3、降低计算量shufflenet_se网络shufflenet_sk

目录结构1、背景介绍2、提升精度措施3、降低计算量措施shufflenet_se网络shufflenet_sk网络shufflenet_liteconv网络shufflenet_k5网络shufflenet_csp

目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比2、实验对比3、实验结论如果嫌累，直接跳到第三部分，看实验结论1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNetv1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成熟的轻量级网络有：g

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34

原文地址：《ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign》ShuffleNetV2是由国产旷视科技团队在2018年提出的，发表在了ECCV。这篇文章非常硬核，实验非常全面。一些网络模型如MobileNet_v1,v2，ShuffleNetv1,Xception采用了分组卷积，深度可分离卷积等操作，这些操作在一定程

简单过一下哈fromscratchSqueezeNet《SqueezeNet：AlexNet-levelaccuracywith50xfewerparametersandpaper:https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdfcode:https://github.com/DeepScale/SqueezeNet特点：Replace3x3filterswith1x1fi

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34

在低算力设备上，可能不如MobileNet和ShuffleNet系列适用。主要借鉴了ACNet

目录一、简介二、轻量级网络1.mobileNet1.1mobileNetV11.2mobileNetV21.3mobileNetV32.shuffleNet3.squeezeNet三、参数量介绍1.时间复杂度

 轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：SqueezeNet系列ShuffleNet系列MnasNetMobileNet

轻量化网络ShuffleNetMobileNetv1/v2学习笔记部分取自（giantpandacv公众号）在学习这两部分之前，大家应该要懂一个卷积操作，分组卷积和深度可分离卷机。其实他们的原理差不多，我在这里就不详细讲了，不清楚的同学可以查看我的这篇博文这篇博文几乎涵盖了现在神经网络中大部分的卷积的骚操作，看完以后相信你就会茅塞顿开的。MobileNetv1文章链接Mobilenetv1是Goo

一、论文阅读和视频学习1.ShuffleNetV1&V21.1ShuffleNetV1a.效果提出了channelshuffle的思想，相比于AlexNet，达到同样的error率的情况下非常轻量级。并且能够不断优化error率，且消耗时间依然小于AlexNet。b.原理（channelshuffle）GConv虽然能够减少参数与计算量，但是GConv中不同组之间信息没有交流。channelshu

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——classification(二：ResNeXt，GoogLeNet，MobileNet)https://blog.csdn.net/XiaoyYidiaodiao/article/details/125692368?spm=1001.2014.3001.5501因为没人看，我想弃坑了...引言此系列重点在于复现计算机视觉（

ShuffleNetv2网络结构复现fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalimporttorchfromtorchsummaryimportsummary#----------------------------ShuffleBlockstart-------------------------------#通道重排，跨group信息交流defc

深度学习一般的图像分类模型到底如何选择学习前言：模型介绍：CNN轻量级模型：MobileNet系列ShuffleNet系列GhostNet网络官方数据对比：编辑轻量级模型王者：CNN重量级模型：AlexNetVGG

薪资高完善知识结构体系个人学术研究：特征信息交流2、轻量化网络发展历程与前进方向模型精度与算力、存储空间的矛盾网络模型结构设计、知识蒸馏、剪枝、量化、低秩分解2017：squeezeNet、MobileNet、ShuffleNet

《ShuffleNet：AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》来自face++，发表于CVPR-2017,其主要采用两个

在介绍这些模型前，首先我们了解一下分组卷积的概念。分组卷积上图表示普通卷积操作，即输入H×W×C1H\timesW\timesC1H×W×C1经过C1×H1×W1×C2C1\timesH1\timesW1\timesC2C1×H1×W1×C2的卷积核，卷积成H×W×C2H\timesW\timesC2H×W×C2的featuremap。其参数量是：C1×H1×W1×C2C1\timesH1\tim

笔者还写了《轻量化网络总结[1]–SqueezeNet，Xception，MobileNetv1~v3》，点击即可查看轻量化网络1.ShuffleNet1.1ShuffleNetv11.2ShuffleNetv22

最近看的轻量化神经网络：SqueezeNet、Xception、MobileNet、ShuffleNet时间轴2016.02伯克利&斯坦福提出SqueezeNet2016.10google提出Xception2017.04google

SqueezeandExpandSqueezeNetSqueezeNet总结MobileNet深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution)MobileNetv1MobileNetv2ShuffleNet

优质资源分享学习路线指引（点击解锁）知识定位人群定位Python实战微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合，从项目搭建到腾讯云部署上线，打造一个全栈订餐系统。Python量化交易实战入门级手把手带你打造一个易扩展、更安全、效率更高的量化交易系统作者：韩信子@ShowMeAI教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/37本文地址

本文讲解了神经网络参数与复杂度计算，以及主流轻量级网络，包括SqueezeNet、Xception、ShuffleNetv1~v2、MobileNetv1~v3等

【模型复现】超简单复现轻量架构网络模型《Shufflenet—v2》极链AI云关注极链AI云公众号，学习更多知识！

一、面经一1.模型加速的方法：答：networkpruning和dwconv，简单介绍了一下shufflenet和mobilenet的思路2.recall和Fa的理解，重新改变softmax在0附近和1

（于是顺手和ShuffleNet一并整理到轻量化的神经网络中）MobileNet-V1基本上可以说这个版本是后面几个版本的出发点。

shuffleNetshuffleNet2G1：输入输出通道数相同，MAC最小✨✨✨G2：分组数过大的分组卷积会增加MAC✨✨✨G3：碎片化操作对并行加速不友好G4：逐元素操作带来的内存和耗时不可忽略✨✨✨shuffleNet2unit

于是，便出现了很多轻量级模型，比如mobileNet，shuffleNet，ghostN

模型压缩和加速】inception/mobilenet/squeezenet/shufflehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104054833深入剖析MobileNet和它的变种（例如：ShuffleNet

论文名：ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices论文地址：https://arxiv.org/abs