计算机视觉之ShuffleNet图像分类

前言

ShuffleNetV1是一种计算高效的CNN模型，旨在在移动端利用有限的计算资源达到最佳的模型精度。其设计核心是引入了Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle两种操作，以降低模型的计算量并保持精度。与MobileNet类似，ShuffleNetV1通过设计更高效的网络结构来实现模型的压缩和加速。通过几乎将参数量降低到最小，ShuffleNet在保持较高准确率的前提下具有较快的运算速度，单位参数量对模型准确率的贡献非常高。

模型架构

ShuffleNet最显著的特点是通过对不同通道进行重排来解决Group Convolution带来的问题，并且在较小的计算量下取得了较高的准确率。

Pointwise Group Convolution

分组卷积是一种卷积操作，相比普通卷积，它将输入特征图分成多个组，在每个组内进行卷积操作。这种方法可以减少参数量，但输出通道数仍然等于卷积核的数量。

Channel Shuffle

Group Convolution存在的问题是不同组别的通道无法进行信息交流，导致特征图之间不通信，类似于分成了互不相干的道路。为了解决这个问题，ShuffleNet引入了Channel Shuffle机制，通过将不同分组通道均匀分散重组，使网络能够处理不同组别通道的信息。

ShuffleNet模块

ShuffleNet对ResNet中的Bottleneck结构进行了改进，主要包括将开始和最后的1 × 1卷积模块改成Point Wise Group Convolution，引入Channel Shuffle来进行不同通道的信息交流，以及对降采样模块中的步长和池化方式进行调整。

构建ShuffleNet网络

ShuffleNet网络结构包括卷积层、池化层和多个重复的ShuffleNet模块，通过下采样模块和全局平均池化得到最终的分类概率。

模型训练和评估

采用CIFAR-10数据集对ShuffleNet进行预训练。

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模型训练

本段文字描述了使用随机初始化参数进行预训练的步骤。首先定义了网络结构为ShuffleNetV1，参数量选择"2.0x"，损失函数为交叉熵损失，学习率经过4轮warmup后采用余弦退火，优化器采用Momentum。然后使用train.model中的Model接口封装模型、损失函数和优化器，并使用model.train()对网络进行训练。最后通过传入回调函数ModelCheckpoint、CheckpointConfig、TimeMonitor和LossMonitor来打印训练信息并保存ckpt文件。

模型评估

对CIFAR-10测试集上的模型进行评估，设置评估模型的路径，加载数据集并设置Top 1、Top 5的评估标准，最后使用model.eval()接口对模型进行评估。

模型预测

在CIFAR-10的测试集上对模型进行预测，并将预测结果可视化。

总结

ShuffleNet 是一种计算高效的轻量级 CNN 模型,主要应用在移动端。它的核心设计是引入了 Pointwise Group Convolution 和 Channel Shuffle 两种操作,在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。