【RT-DETR有效改进】移动设备网络ShuffleNetV1（超轻量化网络主干）

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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,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，。接下来，我会展示一下原始版本和我改进后版本在训练上的对比图。之后会在文章中介绍该网络结构，然后教大家如何修改该网络结构,通过修改该主干参数量下降约百分之四十！

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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

4.1 修改一

4.2 修改二 

4.3 修改三 

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七 

4.8 修改八

4.9 必备修改！

4.10 RT-DETR不能打印计算量问题的解决

4.11 可选修改

五、ShuffleNetV1的yaml文件

5.1 yaml文件

5.2 运行文件

5.3 成功训练截图

六、全文总结

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二、ShuffleNetV1框架原理

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