Nachweisdatensatz der Methode

MobileNet

MobileNet is a family of lightweight convolutional neural network architectures introduced by Howard et al. at Google in 2017. It is designed to run image classification, object detection, and other vision tasks directly on mobile devices and embedded systems with limited computational budgets. By replacing standard convolutions with depthwise separable convolutions and exposing two global hyperparameters, MobileNet dramatically reduces multiply-add operations and model size while retaining competitive accuracy.

Sources recorded, not reviewed

Quellendatensatz

Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.

MobileNet (Efficient Mobile CNN)

Taxonomischer Methodendatensatz · ml-model / deep-learning

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

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Kuratiert Claims

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MobileNet

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