【文件属性】：
文件名称：ShuffleNet：TensorFlow中的ShuffleNet实现
文件大小：160KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-06 02:03:26
computer-vision deep-learning tensorflow realtime classification
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TensorFlow中引入的ShuffleNet的实现。 这组作者说， ShuffleNet是一种计算效率高的CNN架构，专门为计算能力非常有限的移动设备设计。 在错误率低得多的情况下，它的错误率要优于Google MobileNet 。
链接到原始文章：
ShuffleNet单位
群卷积
本文使用群卷积算子。 但是，该运算符未在TensorFlow后端中实现。 因此，我使用图操作实现了运算符。
这里讨论了这个问题：
频道改组
可以通过应用以下三种操作来实现频道改组：
将输入张量从（N，H，W，C）重塑为（N，H，W，G，C'）。
在二维（G，C'）上执行矩阵转置运算。
将张
【文件预览】：
ShuffleNet-master
----.gitignore(137B)
----data()
--------0.jpg(7KB)
--------1.jpg(36KB)
--------2.jpg(33KB)
----LICENSE(11KB)
----layers.py(20KB)
----utils.py(3KB)
----README.md(3KB)
----data_loader.py(4KB)
----config()
--------test.json(362B)
--------README_FOR_COMMON_ISSUE(314B)
----figures()
--------shuffle.PNG(38KB)
--------unit.PNG(33KB)
----summarizer.py(2KB)
----main.py(2KB)
----model.py(8KB)
----train.py(7KB)