YOLOv5 | 鬼魅（幽灵）卷积 | 改进Ghost卷积轻量化网络_ghost yolov5

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由于内存和计算资源有限，在嵌入式设备上部署卷积神经网络 (CNN) 很困难。特征图中的冗余是那些成功的 CNN 的一个重要特征，但在神经架构设计中很少被研究。一种新颖的 Ghost 模块，可以通过廉价的操作生成更多的特征图。基于一组内在特征图，以低廉的成本应用一系列线性变换来生成许多鬼特征图，这些特征图可以充分揭示内在特征背后的信息。Ghost 模块可以作为即插即用组件来升级现有的卷积神经网络。 Ghostbottleneck旨在堆叠Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的GhostNet。Ghost 模块是基线模型中卷积层的令人印象深刻的替代品，并且GhostNet 可以比 MobileNetV3 实现更高的识别性能，并且在 ImageNet ILSVRC2012 分类数据集上具有相似的计算成本。

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