Machine learningCNN architectures

MobileNet: Hatékony konvolúciós neurális hálózatok mobil látáshoz

A MobileNet egy könnyű konvolúciós neurális hálózat architektúrák családja, amelyet Howard és munkatársai vezettek be a Google-nál 2017-ben. Úgy tervezték, hogy képbesorolást, objektumdetektálást és egyéb látási feladatokat futtasson közvetlenül mobil eszközökön és beágyazott rendszereken, korlátozott számítási kapacitással. A standard konvolúciókat mélységirányú, szeparábilis konvolúciókkal helyettesítve és két globális hiperparaméter bevezetésével a MobileNet drámaian csökkenti a szorzás-összeadás műveleteket és a modell méretét, miközben versenyképes pontosságot tart fenn.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

MobileNet: Hatékony konvolúciós neurális hálózatok mobil látáshoz
EfficientNetA tudásdesztillációResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Források

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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/mobilenet · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026