轻量级网络：主干网络综述

轻量级网络在计算机视觉领域扮演着愈发重要的角色，它们旨在通过优化网络架构和模型参数，在保持精度的前提下，大幅减小模型体积和推理速度。在这篇综述中，我们将深入探讨轻量级主干网络的现状，重点关注几个具有代表性的网络系列，包括 SqueezeNet、ShuffleNet 和 MnasNet。

引言

随着深度学习的蓬勃发展，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉任务中的表现取得了显著提升。然而，随着模型复杂度的不断增加，网络体积和推理速度也随之飙升，这给资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）带来了挑战。

为了解决这一问题，轻量级网络应运而生。这些网络通过巧妙的架构设计和参数优化，在保证精度的前提下，大幅减少了模型体积和推理时间。轻量级网络已广泛应用于移动视觉、物联网和边缘计算等领域。

SqueezeNet

SqueezeNet 是最早的轻量级网络之一，它通过使用 1x1 卷积核来减少特征图的大小，从而降低计算量。SqueezeNet 系列包括 SqueezeNet 1.0 和 SqueezeNet 1.1，后者在 MobileNet 之前曾是 ImageNet 分类任务中最轻量级的网络。

ShuffleNet

ShuffleNet 是一种基于分组卷积的轻量级网络。它将输入通道分组，然后在组内执行卷积操作，减少了计算量和内存消耗。ShuffleNet 系列包括 ShuffleNet V1 和 ShuffleNet V2，后者在精度和推理速度方面都取得了显着提升。

MnasNet

MnasNet 是一种基于神经网络搜索的轻量级网络。它利用强化学习算法自动搜索最优的网络架构，在精度和计算效率之间取得了平衡。MnasNet 系列包括 MnasNet-A1、MnasNet-B1 和 MnasNet-C1，其中 MnasNet-A1 在 ImageNet 分类任务中取得了当时最先进的性能。

其他轻量级网络

除了上述三个网络系列之外，还有许多其他轻量级网络，如 MobileNet、EfficientNet 和 CondConv。这些网络采用不同的架构设计和优化技术，在不同的任务和应用场景中表现出色。

评估轻量级网络

评估轻量级网络时，需要考虑以下关键指标：

• 精度： 与标准模型相比的准确性。
• 模型大小： 以浮点运算数 (FLOPS) 或参数数量衡量。
• 推理速度： 在特定硬件上的推理时间。
• 存储空间： 模型占用的存储空间。

应用

轻量级网络在以下应用中发挥着至关重要的作用：

• 移动视觉： 图像分类、目标检测和人脸识别。
• 物联网： 边缘设备上的物体检测和识别。
• 嵌入式系统： 资源受限设备上的视觉任务。

结论

轻量级网络为计算机视觉领域的实时、移动和嵌入式应用铺平了道路。SqueezeNet、ShuffleNet 和 MnasNet 等网络系列展示了通过创新架构设计和参数优化，大幅减小模型体积和推理速度的可行性。随着轻量级网络的不断发展，我们期待在精度、效率和应用方面取得进一步的突破。