ShuffleNet 系列网络是旷视提出的轻量化网络结构，到目前为止，该系列网络一共有两种典型的结构，即 ShuffleNetV1 与 ShuffleNetV2。ShuffleNet 中的 Channel Shuffle 操作可以将组间的信息进行交换，并且可以实现端到端的训练。在 ShuffleNetV2 的论文中，作者提出了设计轻量级网络的四大准则，并且根据四大准则与 ShuffleNetV1 的不足，设计了 ShuffleNetV2 网络。
目前 PaddleClas 开源的的移动端系列的预训练模型一共有 35 个，其指标如图所示。从图片可以看出，越新的轻量级模型往往有更优的表现，MobileNetV3 代表了目前主流的轻量级神经网络结构。在 MobileNetV3 中，作者为了获得更高的精度，在 global-avg-pooling 后使用了 1x1 的卷积。该操作大幅提升了参数量但对计算量影响不大，所以如果从存储角度评价模型的优异程度，MobileNetV3 优势不是很大，但由于其更小的计算量，使得其有更快的推理速度。此外，我们模型库中的 ssld 蒸馏模型表现优异，从各个考量角度下，都刷新了当前轻量级模型的精度。由于 MobileNetV3 模型结构复杂，分支较多，对 GPU 并不友好，GPU 预测速度不如 MobileNetV1。GhostNet 于 2020 年提出，通过引入 ghost 的网络设计理念，大大降低了计算量和参数量，同时在精度上也超过前期最高的 MobileNetV3 网络结构。
| Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
Reference top5 |
FLOPs (G) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ShuffleNetV2 | 0.688 | 0.885 | 0.694 | 0.280 | 2.260 | |
| ShuffleNetV2_x0_25 | 0.499 | 0.738 | 0.030 | 0.600 | ||
| ShuffleNetV2_x0_33 | 0.537 | 0.771 | 0.040 | 0.640 | ||
| ShuffleNetV2_x0_5 | 0.603 | 0.823 | 0.603 | 0.080 | 1.360 | |
| ShuffleNetV2_x1_5 | 0.716 | 0.902 | 0.726 | 0.580 | 3.470 | |
| ShuffleNetV2_x2_0 | 0.732 | 0.912 | 0.749 | 1.120 | 7.320 | |
| ShuffleNetV2_swish | 0.700 | 0.892 | 0.290 | 2.260 |
| Models | SD855 time(ms) bs=1, thread=1 |
SD855 time(ms) bs=1, thread=2 |
SD855 time(ms) bs=1, thread=4 |
Storage Size(M) |
|---|---|---|---|---|
| ShuffleNetV2 | 9.72 | 5.97 | 4.13 | 9.000 |
| ShuffleNetV2_x0_25 | 1.94 | 1.53 | 1.43 | 2.700 |
| ShuffleNetV2_x0_33 | 2.23 | 1.70 | 1.79 | 2.800 |
| ShuffleNetV2_x0_5 | 3.67 | 2.63 | 2.06 | 5.600 |
| ShuffleNetV2_x1_5 | 17.21 | 10.56 | 6.81 | 14.000 |
| ShuffleNetV2_x2_0 | 31.21 | 18.98 | 11.65 | 28.000 |
| ShuffleNetV2_swish | 31.21 | 9.06 | 5.74 | 9.100 |
| Models | Size | Latency(ms) bs=1 |
Latency(ms) bs=4 |
Latency(ms) bs=8 |
|---|---|---|---|---|
| ShuffleNetV2 | 224 | 1.05 | 1.76 | 2.37 |
| ShuffleNetV2_x0_25 | 224 | 0.92 | 1.27 | 1.73 |
| ShuffleNetV2_x0_33 | 224 | 0.91 | 1.29 | 1.81 |
| ShuffleNetV2_x0_5 | 224 | 0.89 | 1.43 | 1.94 |
| ShuffleNetV2_x1_5 | 224 | 0.93 | 1.99 | 2.85 |
| ShuffleNetV2_x2_0 | 224 | 1.45 | 2.70 | 3.35 |
| ShuffleNetV2_swish | 224 | 1.43 | 1.93 | 2.69 |
备注： 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考ResNet50 模型快速体验。
此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 ppcls/configs/ImageNet/ShuffleNetV2/ 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：ResNet50 模型训练、评估和预测。
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Inference 的获取可以参考 ResNet50 推理模型准备 。
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