1.创新点解析

在计算机视觉领域，图像分割是一个重要的任务，而UNet因其优秀的性能成为许多分割任务的基础架构。然而，传统的UNet计算量较大，难以在资源受限的设备上部署。本文将介绍一种结合ShuffleNet与UNet的轻量级分割网络实现。

网络架构概述

这个实现包含三个主要组件：

1. DoubleConv：传统的双卷积块

2. ShuffleNetBlock：轻量级的ShuffleNet块

3. UNet：主网络架构，可选择使用传统卷积或ShuffleNet块

核心组件详解

1. DoubleConv模块

class DoubleConv(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super().__init__()self.double_conv = nn.Sequential(