改进YOLOv5系列：结合ShuffleNet V2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南

改进YOLOv5系列：结合ShuffleNet V2主干网络，高效CNN架构设计的实用指南
- 💡统一使用 YOLOv5、YOLOv7 代码框架，结合不同模块来构建不同的YOLO目标检测模型。
在设计一个高效网络时应该遵循以下几点建议：
- 使用平衡性的卷积（还有通道宽度）
- 谨慎使用分组卷积的数量
- 降低网络分支的数量
- 降低元素级操作次数
- 同时在实际使用也应该注意到操作平台的影响。
本篇为 YOLOv5 + ShuffleNetV2 改进
文章目录
- 一、ShufflNet V2论文理论部分
  
  shufflNetv2高效的网络结构
  
  二、结合YOLOv5 应用 ShuffleNetV2 为主干网络
  
  2.1 网络配置
  
  3.2 核心代码
  
  3.2 运行
一、ShufflNet V2论文理论部分

近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。但是除了准确度外&#
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原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/127802720

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