shufflenetv2专题
YOLOv9改进策略【模型轻量化】| ShufflenetV2，通过通道划分构建高效网络
一、本文介绍 本文记录的是基于ShufflenetV2的YOLOv9目标检测轻量化改进方法研究。FLOPs是评价模型复杂独的重要指标，但其无法考虑到模型的内存访问成本和并行度，因此本文在YOLOv9的基础上引入ShufflenetV2，使其在在保持准确性的同时提高模型的运行效率。 模型参数量计算量推理速度(bs=32)YOLOv9-c50.69M236.6GFLOPs32.1msImprove
YOLOv8改进（一）-- 轻量化模型ShuffleNetV2
文章目录 1、前言2、ShuffleNetV2代码实现2.1、创建ShuffleNet类2.2、修改tasks.py2.3、创建shufflenetv2.yaml文件2.4、跑通示例 3、碰到的问题4、目标检测系列文章 1、前言 移动端设备也需要既准确又快的小模型。为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们在速度和准确度之间做了
主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ShuffleNetV2（包括完整代码+添加步骤+网络结构图）
前言：Hello大家好，我是小哥谈。ShuffleNetV2是一种轻量级的神经网络架构，用于图像分类和目标检测任务。它是ShuffleNet的改进版本，旨在提高模型的性能和效率。ShuffleNetV2相比于之前的版本，在保持模型轻量化的同时，提高了模型的准确性和性能。它在计算资源有限的设备上具有较好的应用潜力！~🌈 目录 🚀1. 基础概念 🚀2.网络结构 �
35、基于shufflenetv2分类模型修改和onnx模型转化，以及ncnn模型部署
基本思想：使用简单的shufflenetv2进行分类，然后转成onnx，部署ncnn上 一、代码fork别的大佬的，源代码：GitHub - Randl/ShuffleNetV2-pytorch: Implementation of ShuffleNetV2 for pytorch 代码在另一个大佬基础上做了修改，我fork过来了：https://github.com/sxj731533
RT-DETR 更换主干网络之 ShuffleNetv2 | 《ShuffleNet v2：高效卷积神经网络架构设计的实用指南》
目前，神经网络架构设计多以计算复杂度的间接度量——FLOPs为指导。然而，直接的度量，如速度，也取决于其他因素，如内存访问成本和平台特性。因此，这项工作建议评估目标平台上的直接度量，而不仅仅是考虑失败。在一系列控制实验的基础上，本文得出了一些有效设计网络的实用指南。据此，提出了一种新的体系结构，称为ShuffleNet V2。综合消融实验证明，我们的模型在速度和精度方面是最先进的。 论文地址：
python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统
轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读： 《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》 《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》 《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits3
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇
Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇 文章目录 Pytorch CIFAR10图像分类 ShuffleNetv2篇4. 定义网络（ShuffleNetv2）高效网络设计实用指南指南一：同等通道大小最小化内存访问量指南二：过量使用组卷积会增加MAC指南三：网络碎片化会降低并行度指南四：不能忽略元素级操作的负面影响 ShuffleNetv2的高效架构通道切分 ch
ShuffleNetv2 自学笔记
v2是对v1的进一步改进，作者提出网络的计算复杂度不能只看FLOPs，并提出了4条设计高效网络的准则，依据这几条准则提出了新的block设计。 原因分析 FLOPs知识衡量模型速度一个间接指标，speed才是直接的指标。作者认为除了FLOPs还有一些需要考虑的因素，MAC（memory access cost）（内存访问的时间） 、并行等级（在相同FLOPs下并行度高的网络速度更快）、相同的F
YOLOv5改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型Shufflenetv2
前言 轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法： 网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层
YOLOv8改进实战 | 更换主干网络Backbone（三）之轻量化模型ShuffleNetV2
前言 轻量化网络设计是一种针对移动设备等资源受限环境的深度学习模型设计方法。下面是一些常见的轻量化网络设计方法： 网络剪枝：移除神经网络中冗余的连接和参数，以达到模型压缩和加速的目的。分组卷积：将卷积操作分解为若干个较小的卷积操作，并将它们分别作用于输入的不同通道，从而减少计算量。深度可分离卷积：将标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积两个步骤，使得在大部分情况下可以大幅减少计算量。跨层
YOLOv5算法改进（4）— 主干网络介绍（MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet）
前言：Hello大家好，我是小哥谈。主干网络通常指的是深度学习中的主干模型，通常由多个卷积层和池化层组成，用于提取输入数据的特征。在训练过程中，主干网络的参数会被不断优化以提高模型的准确性。YOLOv5算法中的主干网络可以有多种替换方案，为了后面讲解的方便，本篇文章就给大家介绍MobileNetV3、ShuffleNetV2和GhostNet主干网络。🌈 前期回顾：