Machine learningCNN architectures

MobileNet: Efektivní konvoluční neuronové sítě pro mobilní vidění

MobileNet je rodina odlehčených architektur konvolučních neuronových sítí, kterou v roce 2017 představili Howard et al. ve společnosti Google. Je navržena pro provádění klasifikace obrazu, detekce objektů a dalších úloh počítačového vidění přímo na mobilních zařízeních a vestavěných systémech s omezenými výpočetními zdroji. Nahrazením standardních konvolucí hloubkově oddělenými (depthwise separable) konvolucemi a zavedením dvou globálních hyperparametrů MobileNet dramaticky snižuje počet násobení a sčítání (multiply-add operations) a velikost modelu při zachování konkurenceschopné přesnosti.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

MobileNet: Efektivní konvoluční neuronové sítě pro mobilní vidění
EfficientNetDestilace znalostíResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Zdroje

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

Jak citovat tuto stránku

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

Odkazuje sem

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/deep-learning/mobilenet · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026