ShuffleNet 是一个预训练模型，已经在 ImageNet 数据库的一个子集上进行了训练。 该模型接受了超过一百万张图像的训练，可以将图像分类为1000个对象类别（例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物）。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 shufflenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用于 R2019a 及更高版本。 用法示例： % 访问训练好的模型净= shufflenet（）; % 查看架构细节网络层 % 读取图像进行分类I = imread('peppers.png'); % 调整图片大小sz = net.Layers(1).InputSize I = I(1:sz(1),1:sz(2),1:sz(3)); ％使用shufflenet对图像进行分类标签 = 分类（净，我） % 显示图像和

深度学习与CV教程(10) - 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等).doc

1.领域：matlab，ShuffleNet算法的衣服款式识别算法 2.内容：【含操作视频】基于ShuffleNet算法的衣服款式识别matlab仿真,带APP界面 3.用处：用于ShuffleNet算法的衣服款式识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

轻量化模型之ShuffleNet v2 onnx 文件 用来学习模型架构

Pytorch实现ShuffleNet模型在CIFAR10数据集上的测试。ipynb文件，包含了完整的训练、测试输出数据。

ShuffleNet系列 Mufflevii Research的ShuffleNet系列。 介绍 该存储库包含以下ShuffleNet系列模型： ShuffleNetV1： ShuffleNetV2： ShuffleNetV2 +：ShuffleNetV2的增强版本。 ShuffleNetV2.Large：基于ShuffleNetV2的更深版本，具有10G + FLOP。 ShuffleNetV2.ExLarge：基于ShuffleNetV2的更深版本，具有40G + FLOP。 OneShot： DetNAS： 训练有素的模型 OneDrive下载： BaiduYun下载：（摘录代码：mc24） 细节 ShuffleNetV2 + 以下是ShuffleNetV2 +和之间的比较。 详细信息可以在看到。 模型 襟翼 #Params 前1名 前5 ShuffleNetV2

皮托奇·西法尔100 pytorch在cifar100上练习 要求 这是我的实验资料 python3.6 pytorch1.6.0 + cu101 张量板2.2.2（可选） 用法 1.输入目录 $ cd pytorch-cifar100 2.数据集 我将使用来自torchvision的cifar100数据集，因为它更方便，但我还将示例代码保留了用于在数据集文件夹中编写您自己的数据集模块的示例，以作为人们不知道如何编写它的示例。 3.运行tensorbard（可选） 安装张量板 $ pip install tensorboard $ mkdir runs Run tensorboard

ShuffleNet 这是ShuffleNet的一个快速实现caffe实现

洗牌网 TensorFlow中引入的ShuffleNet的实现。 这组作者说， ShuffleNet是一种计算效率高的CNN架构，专门为计算能力非常有限的移动设备设计。 在错误率低得多的情况下，它的错误率要优于Google MobileNet 。 链接到原始文章： ShuffleNet单位 群卷积 本文使用群卷积算子。 但是，该运算符未在TensorFlow后端中实现。 因此，我使用图操作实现了运算符。 这里讨论了这个问题： 频道改组 可以通过应用以下三种操作来实现频道改组： 将输入张量从（N，H，W，C）重塑为（N，H，W，G，C'）。 在二维（G，C'）上执行矩阵转置运算。 将张

flexible-yolov5 基于 。 原始的Yolo V5是一个了不起的项目。 对于专业人士而言，理解和修改其代码应该不难。 我不是专家。 当我想对网络进行一些更改时，这并不是一件容易的事，例如添加分支和尝试其他骨干网。 也许会有像我这样的人，所以我将yolov5模型拆分为{主干，脖子，头部}，以方便各种模块的操作并支持更多的主干。基本上，我只更改了模型，而没有更改架构，培训和测试yolov5。 因此，如果原始代码被更新，则更新该代码也非常方便。 目录 [培训与测试]（＃培训与测试） 特征 重组骨干，脖子，头部等模型结构，可以灵活方便地修改网络 更多主干，mobilenetV3，shufflenetV2，resnet18、50、101等 先决条件 请参阅requirements.txt 入门 数据集准备 以yolov5格式制作数据。 您可以使用utils / make_yolov5