YOLOv8改进 | 主干篇 | 轻量级网络ShuffleNetV1（附代码+修改教程）

已于 2024-04-16 23:08:07 修改
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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏 文章标签： YOLO 深度学习 人工智能 机器学习 计算机视觉 目标检测 pytorch
于 2023-12-20 06:00:00 首次发布
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本文详细介绍了将ShuffleNetV1应用于YOLOv8的改进过程，重点讲解了ShuffleNetV1的框架原理，包括点群卷积和通道混洗，并提供了代码修改教程。通过这些优化，ShuffleNetV1在降低计算复杂度和内存使用方面表现出色，适合轻量级目标检测应用。

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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YOLOv8n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。

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专栏目录：YOLOv8改进有效系列目录 | 包含卷积、主干、检测头、注意力机制、Neck上百种创新机制

专栏回顾：YOLOv8改进系列专栏——本专栏持续复习各种顶会内容——科研必备 

目录

一、本文内容

二、ShuffleNetV1框架原理​编辑

三、ShuffleNetV1核心代码

 四、手把手教你添加ShuffleNetV1网络结构

修改一

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