ShuffleNet助力系统提速：轻量级模型，高效性能

ShuffleNet 是一种轻量级神经网络模型，它通过使用分组卷积和通道重排操作来减少计算量和参数量，从而实现了高效的图像分类和目标检测。ShuffleNet 在保持较高精度的同时，具有较小的模型大小和计算复杂度，非常适合应用于移动设备和嵌入式系统中。因此，选择 ShuffleNet 作为基础模型可以大大提高系统的运行速度和响应速度，同时节省系统资源和能耗。