Machine learningCNN architectures

MobileNet: شبكات عصبية التفافية فعالة لرؤية الأجهزة المحمولة

MobileNet هي عائلة من معماريات الشبكات العصبية الالتفافية خفيفة الوزن قدمها هوارد وآخرون في جوجل عام 2017. وهي مصممة لتشغيل تصنيف الصور، واكتشاف الكائنات، ومهام الرؤية الأخرى مباشرة على الأجهزة المحمولة والأنظمة المدمجة ذات الميزانيات الحسابية المحدودة. من خلال استبدال الالتفافات القياسية بالالتفافات القابلة للفصل عمقياً (depthwise separable convolutions) والكشف عن مُعاملين فائقين عامين (global hyperparameters)، تقلل MobileNet بشكل كبير من عمليات الضرب والجمع (multiply-add operations) وحجم النموذج مع الحفاظ على دقة تنافسية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

MobileNet: شبكات عصبية التفافية فعالة لرؤية الأجهزة المحمولة
EfficientNetتقطير المعرفةResNeXtشبكة VGG (شبكات الالتفاف…

المصادر

  1. Howard, A. G., et al. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint. link

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/mobilenet

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/mobilenet · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026