ShuffleNetV2

bai666ai 2023-01-13 00:36:34

课时名称	课时知识点
ShuffleNetV2	学习ShuffleNetV2网络模型

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通过对轻量模型ShufflenetV2进行改进，从而提升图像分类精确度。优点：可换成自己的数据集直接训练使用，模型轻量但精确度高。

内容专栏：《YOLOv8：从入门到实战》内容介绍：《主干网络篇 | YOLOv8更换主干网络之ShuffleNetV2（包括完整代码+添加步骤+网络结构图）》完整源码适用人群：初入行的人工智能学习者、YOLOv8算法初入门的学生等。

该文档【轻量化ShuffleNetV2+MobileNet-V3融合模型在农业病虫害识别中的嵌入式部署】共计 41 页，文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。还在为深度学习框架的选择而烦恼吗？不妨来了解下 PyTorch。它凭借简洁直观的设计，在深度学习领域迅速崛起。PyTorch 有着动态计算图的独特优势，让你能更灵活地构建和调试模型。无论是新手入门深度学习，还是经验丰富的开发者进行复杂研究，它都能轻松应对。使用 PyTorch让你的科研和项目更上一层楼。

内容概要：本文介绍了一个改进的ShuffleNetV2深度学习模型，该模型加入了通道注意力机制（Channel Attention Module，CAM）。首先定义了CAM类，它通过平均池化和最大池化两种方式提取特征，再经过全连接层和激活函数处理后加权融合输入特征图。接着定义了ShuffleNetV2_CAM类，在原ShuffleNetV2基础上移除了原有的全连接层，替换成自定义的CAM模块，最后接上新的用于分类的全连接层。文中还提供了创建模型以及测试模型输出尺寸的代码片段。; 适合人群：对深度学习有一定了解，尤其是熟悉PyTorch框架的开发者或研究人员。; 使用场景及目标：①研究通道注意力机制在图像分类任务中的应用效果；②基于ShuffleNetV2架构进行改进以提高模型性能；③学习如何在已有模型中插入自定义模块来增强模型能力。; 阅读建议：此资源主要面向有一定深度学习基础的人群，重点在于理解CAM的工作原理及其与ShuffleNetV2结合的方式，读者应具备PyTorch编程经验，以便更好地理解和复现代码。

shufflenetv2.model.txt

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