一、本文内容
本文给大家带来的改进内容是ShuffleNetV1，这是一种为移动设备设计的高效CNN架构。它通过使用点群卷积和通道混洗等操作，减少了计算成本，同时保持了准确性，通过这些技术，ShuffleNet在降低计算复杂度的同时，也优化了内存使用，使其更适合低功耗的移动设备(我在YOLOv5n上修改该主干计算量仅为2GFLOPs,但是参数量还是有一定上涨，其非常适合轻量化的读者来使用)。本文通过介绍其主要框架原理，然后教你如何添加该网络结构到网络模型中。 
适用检测目标：这个模型非常适合轻量化的读者来使用。
推荐指数：⭐⭐⭐⭐
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二、ShuffleNetV1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分组数量的堆叠卷积层。每个输出通道仅与同一组内的输入通道相关联。 图示(b)：在不使用通道混洗的情况下，展示了在GConv1之后，GConv2从不同分组获取数据时输入和输出通道是如何完全相关联的。 图示(c：提供了与(b)相同的实现，但使用了通道混洗来允许跨组通信，从而使网络内更有效和强大的特征学习成为可能。
上面的图片描述了ShuffleNet架构中的ShuffleNet单元。这些单元是网络中的基本构建块，具体包括：
图示(a)：一个基本的瓶颈单元，使用了深度可分离卷积（DWConv）和一个简单的加法（Add）来融合特征。 图示(b)：在标准瓶颈单元的基础上，引入了点群卷积（GConv）和通道混洗操作，以增强特征的表达能力。 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。
