从图上可以看出 ShuffleNet v1在精度上较MobileNet有了不小的提升

        使用组卷积能够减少参数的计算量，但是问题是各组之间没有信息交互。上图a所示每个颜色代表一个组。为了解决这个问题，作者提出了channel shuffle的思想，如上图b所示假设我们采用三个组，那么对每个组再分成三份将他们重新组合。

        作者提到，在resnet中，1*1的卷积的计算量占到了93.4%。所以作者将所有的 1*1卷积换成了组卷积。

         b图是针对步距为1的情况，c图是针对步距为2的情况。

        作者给出的FLOPs的计算。组卷积的理论计算量是普通卷积的（g为组数）。

总结：

ShuffleNet v1就是将1*1卷积换成了组卷积，然后加入了channel shuffle的模块