开源链接：https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series
ShuffleNet Series
ShuffleNet Series 开源的算法皆由旷视研究院（MEGVII Research）原创。
Introduction
ShuffleNet Series涵盖以下6个模型：
1、ShuffleNetV1: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1707.01083
2、ShuffleNetV2: ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164
3、ShuffleNetV2+: ShuffleNetV2 的增强版
4、ShuffleNetV2.Large: ShuffleNetV2 的深化版
5、OneShot: Single Path One-Shot Neural Architecture Search with Uniform Sampling
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.00420
6、DetNAS: DetNAS: Backbone Search for Object Detection
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.10979
Details
ShuffleNetV2+：下表是 ShuffleNetV2+ 和 MobileNetV3 的对比。
ShuffleNetV2：下表是 ShuffleNetV2 和 MobileNetV2 的对比。
ShuffleNetV2.Large：下表是 ShuffleNetV2.Large 和 SENet 的对比。
ShuffleNetV1：下表是 ShuffleNetV1 和 MobileNetV1 的对比。
OneShot：下表是 Single Path One-Shot NAS 和其他 NAS 方法的对比。
DetNAS：下表是 DetNAS 和 ResNet 在 ImageNet 上的对比。