MobileNet: Xarxes neuronals convolucionals eficients per a la visió mòbil
MobileNet és una família d'arquitectures de xarxes neuronals convolucionals lleugeres introduïda per Howard et al. a Google el 2017. Està dissenyada per executar classificació d'imatges, detecció d'objectes i altres tasques de visió directament en dispositius mòbils i sistemes incrustats amb pressupostos computacionals limitats. En substituir les convolucions estàndard per convolucions separables en profunditat i exposant dos hiperparameters globals, MobileNet redueix dràsticament les operacions de multiplicació-suma i la mida del model, tot conservant una precisió competitiva.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Howard, A. G., et al. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint. link ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.
- EfficientNetAprenentatge profund↔ compare
- Destil·lació del coneixementAprenentatge profund↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →