将将Tensorflow目标检测目标检测object_detect API源码中的源码中的
ssd_mobilenet_v1主结构修改为主结构修改为shufflenetv2
为将模型部署移动端，往往采用轻量级的网络结构，如Mobilenet和shufflenet。最近看到网上一些资料shufflenetv2在
ImageNet上有着不错的表现，并且计算量相较于其他轻量级网络结构大幅度减少。之前做目标检测时，通常使用
ssd_mobilenet_v1，于是在想将ssd_mobilenet_v1主结构替换为shufflenetv2，是否能在准确性和推理速率上都能提升一些，
查了一下资料，发现尚未有人实现ssd_shufflenetv2，可能是shufflenetv2的热度以及相关准确度还未获大家认可。
为验证ssd_shufflenetv2的猜想，决定将TensorFlow目标检测的API object_detect的源码进行修改，将ssd_mobilenet_v1
的主结构修改为shufflenetv2。shufflenetv2程序参考了github一位博主的源码。下面直接在ssd_mobilenet_v1上进行修改。
首先找到ssd_mobilenet_v1主结构源码位置即models/research/slim/nets/mobilenet_v1.py，然后定义shufflenetv2的
Block结构，ssd_mobilenet_v1的主结构定义为：
对_CONV_DEFS进行替换如下：
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