内容概要：本文档主要介绍了局部特征增强模块（LFE）的设计与实现，以及将其应用于ShuffleNet V2神经网络模型的方法。LFE模块包括通道注意力机制和空间注意力机制，通过这两个机制计算出的注意力图来增强输入特征图。具体来说，通道注意力机制通过全局平均池化、两个卷积层和Sigmoid激活函数来生成通道权重；空间注意力机制则通过一个卷积层和Sigmoid激活函数生成空间权重。接着定义了`add_lfe_to_stage`函数，用于将LFE模块插入到指定阶段的每个子模块之后。最后，`create_model`函数创建了一个带有LFE模块的ShuffleNet V2模型，并修改了最后一层全连接层的输出类别数。;
适合人群：对深度学习有一定了解，特别是熟悉PyTorch框架和卷积神经网络的开发者或研究人员。;
使用场景及目标：①理解注意力机制在卷积神经网络中的应用；②掌握如何自定义并集成新的模块到现有网络架构中；③学习如何调整预训练模型以适应特定任务需求。;
阅读建议：读者应具备基本的Python编程能力和PyTorch使用经验，在阅读时可以尝试运行代码片段，结合官方文档深入理解各个组件的作用和参数设置。
2025-04-29 16:50:34
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ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。
从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。
此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。
用法示例：
% 访问训练好的模型净= shufflenet（）;
% 查看架构细节网络层
% 读取图像进行分类I = imread('peppers.png');
% 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3));
％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我）
% 显示图像和
2023-02-06 00:31:08
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深度学习与CV教程(10) - 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等).doc
2022-07-08 14:06:44
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1.领域：matlab，ShuffleNet算法的衣服款式识别算法
2.内容：【含操作视频】基于ShuffleNet算法的衣服款式识别matlab仿真,带APP界面
3.用处：用于ShuffleNet算法的衣服款式识别算法编程学习
4.指向人群：本硕博等教研学习使用
5.运行注意事项：
使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。
具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-06-26 09:08:32
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Pytorch实现ShuffleNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。
2021-12-20 15:10:23
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ShuffleNet系列
Mufflevii Research的ShuffleNet系列。
介绍
该存储库包含以下ShuffleNet系列模型：
ShuffleNetV1：
ShuffleNetV2：
ShuffleNetV2 +：ShuffleNetV2的增强版本。
ShuffleNetV2.Large：基于ShuffleNetV2的更深版本，具有10G + FLOP。
ShuffleNetV2.ExLarge：基于ShuffleNetV2的更深版本，具有40G + FLOP。
OneShot：
DetNAS：
训练有素的模型
OneDrive下载：
BaiduYun下载：（摘录代码：mc24）
细节
ShuffleNetV2 +
以下是ShuffleNetV2 +和之间的比较。 详细信息可以在看到。
模型
襟翼
#Params
前1名
前5
ShuffleNetV2
2021-11-16 14:03:10
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皮托奇·西法尔100
pytorch在cifar100上练习
要求
这是我的实验资料
python3.6
pytorch1.6.0 + cu101
张量板2.2.2（可选）
用法
1.输入目录
$ cd pytorch-cifar100
2.数据集
我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便，但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例，以作为人们不知道如何编写它的示例。
3.运行tensorbard（可选）
安装张量板
$ pip install tensorboard
$ mkdir runs
Run tensorboard
2021-08-25 21:25:56
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ShuffleNet 这是ShuffleNet的一个快速实现caffe实现
2021-07-09 09:25:09
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洗牌网
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
2021-07-09 09:10:44
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