高效CNN架构设计指南：YOLOv5改进Shuffle主干系列

最新推荐文章于 2025-07-04 13:39:48 发布

ZuoProgramming

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文章标签： cnn YOLO 人工智能计算机视觉

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本文介绍了在目标检测领域中，针对YOLOv5模型的一种改进方法，即结合ShuffleNet V2的主干网络结构。通过引入通道注意力机制，减少了计算量和参数数量，提高了模型的检测精度和运行速度。

随着计算机视觉技术的迅速发展，如何设计高效的神经网络模型成为了研究的热点之一。在目标检测领域中，YOLOv5已经成为了非常流行的神经网络模型，但是仍有许多可以改进的地方。本文将介绍一种基于ShuffleNet V2主干网络的YOLOv5改进版本，旨在提高模型的检测精度和运行速度。

首先，我们需要介绍一下ShuffleNet V2主干网络的结构。它采用了“通道重排”和“组卷积”的方式来减少计算量和参数数量，从而实现更轻量化的网络。在这种结构下，每个通道分成多个小组，每个小组进行局部卷积，最后再进行通道重排。这样可以大幅度降低模型的计算复杂度，同时保持较高的精度。

接下来，我们对YOLOv5进行改进。我们在YOLOv5的主干网络中加入ShuffleNet V2结构，并且引入注意力机制，使得网络在保证精度的情况下更加轻量化。具体地，我们使用通道注意力机制，对每个通道进行加权平均池化，然后将得到的通道权重作为乘数加权到每个通道上。这样可以更加集中地利用每个通道的信息，提高检测精度。

下面是实现代码：

import torch
import torch.nn as nn

class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.fc1   = nn.Conv2d(in_planes,

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