Machine learningCNN architectures

MobileNet: Ефективни конволюционни невронни мрежи за мобилно зрение

MobileNet е семейство леки архитектури на конволюционни невронни мрежи, представени от Хауърд и съавтори в Google през 2017 г. Тя е проектирана да изпълнява класификация на изображения, детекция на обекти и други визуални задачи директно на мобилни устройства и вградени системи с ограничени изчислителни ресурси. Чрез замяна на стандартните конволюции с дълбочинно-отделни конволюции и въвеждане на два глобални хиперпараметъра, MobileNet драстично намалява броя на умноженията-събиранията и размера на модела, като същевременно запазва конкурентна точност.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Method map

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

MobileNet: Ефективни конволюционни невронни мрежи за мобилно зрение
EfficientNetДестилация на знанияResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Източници

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

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/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

Цитиран в

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/deep-learning/mobilenet · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026