《表6 ShuffleNetV2整体网络结构》

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《轻量化卷积神经网络技术研究》

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因此在ShuffleNetV1构建模块的基础上进行了改进。ShuffleNetV1构建模块如图9 (b）、（c）所示，图11为ShuffleNetV2的构建模块。首先，卷积步长为1的瓶颈块中，先将输入特征按通道一分为二，化成两个分支来代替原先的分组卷积结构，并且每个分支中的卷积层都是保持输入输出通道数相同。其中一个分支不采取任何操作以减少参数量和计算复杂度，另一个分支不采用分组卷积以减少内存访问成本。最后使用拼接代替原来的逐元素相加，降低计算复杂度，并且后面不加ReLU直接输出。再增加Channel Shuffle来增加通道之间的信息交流。其次，对于卷积步长为2的下采样构建块，在这一模块中对通道数进行翻倍。ShuffleNetV2在网络结构的最后，即在平均池化层之前加入一层1×1卷积层来进一步混合特征。整体网络结构如表6所示。