ShuffleNet V1 两个创新点

分组卷积，比如说红色这个卷积核处理一组，，，

左边这个使用6个卷积核，得到6个feature map。右边这个红色的是有2个卷积核，得到2个红色的feature map。

最后摞在一起，组和组之间没有信息交流。为了解决这个问题，提出了通道重排。

左图就是组与组之间没有交流，中间和右边是一个意思，就是把通道打乱，然后有顺序的重新组合。

先reshape，再transpose，最后再flatten。

（b)图是在a图是基础上演变而来，先组卷积，然后重排，然后dw卷积，最后组卷积，最后逐个元素相加，是在没有下采样的时候用。如果使用下采样，则用c图，最左边是一个池化，最后摞在一起。（b)和©就是ShuffleNet v1里的基本模块。

stage里的repeat是重复个数的意思，每次都先使用下采样模块©，其余使用普通模块(b)。最后加上一个全局平均池化。右边是用了不同的分组的组数的情况。

ShuffleNet v2

4条准则：

element-wise逐个元素操作比如说残差结构最后的逐个元素相加，或者relu。

v2的结构。channel split是把通道分成两半，一半给左边，一半给右边。

v2的模型结构。每个stage一开始都是一个stride=2的下采样模块。

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