ShuffleNet: 모바일 장치를 위한 매우 효율적인 합성곱 신경망

우리는 모바일 장치의 매우 제한된 계산 능력(예: 10-150 MFLOPs)을 위해 특별히 설계된 매우 계산 효율적인 CNN 아키텍처인 ShuffleNet을 소개합니다. 새로운 아키텍처는 정확성을 유지하면서 계산 비용을 크게 줄이기 위해 포인트와이즈 그룹 합성곱과 채널 셔플이라는 두 가지 새로운 작업을 활용합니다. ImageNet 분류 및 MS COCO 객체 탐지에 대한 실험은 ShuffleNet이 다른 구조에 비해 우수한 성능을 나타내는 것을 보여줍니다. 예를 들어 40 MFLOPs의 계산 예산 하에서 ImageNet 분류 작업에서 최근 MobileNet보다 더 낮은 top-1 오류(절대 7.8%)를 기록했습니다. ARM 기반 모바일 장치에서 ShuffleNet은 AlexNet에 비해 약 13배의 실제 속도 향상을 달성하면서도 유사한 정확성을 유지합니다.