ShuffleNet-UNet图像分割模型设计与优化

深度学习里的图像分割模型其实千篇一律，但这个基于ShuffleNet和UNet混搭出来的版本，还挺有点意思的。

PyTorch 写的代码，结构比较清晰，编码器和解码器分工明确，还能自由切换用普通的DoubleConv还是轻量化的ShuffleNetBlock。如果你想试试模型加速，又不想太折腾，这套代码还蛮适合的。

重点来了，ShuffleNetBlock不光是卷积搞得花里胡哨，像什么逐点卷积、通道混洗、深度可分离卷积，都整进来了。跑起来速度快，资源占用也少，适合部署场景玩一下。

解码器这边也不复杂，ConvTranspose2d搞上采样，再加跳跃连接，熟悉的UNet 结构套路都在。输出层预测图，你可以自己试试测试流程，代码里也写好了，调试比较顺。

如果你搞过图像分割，对 PyTorch 有点基础，想深入折腾下模型优化方案，尤其对比看看轻量化网络和传统模块的差别，那可以花点时间研究下。

哦对了，如果你想扩展下思路，下面这些资源也能帮你搭配着看：

• pytorch 编写 unet 网络用于图像分割
• unet 网络实现图像分割.zip
• PyTorch 二构建卷积神经网络

建议你在跑代码时，记得查看每个模块的输出维度，能更快理解整个结构怎么串起来的。