手法証拠記録
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.
出典記録
引用は手法の出典記録からそのままコピーされています。それらからレベルごとの検証は推論されません。
MobileNet (Efficient Mobile CNN)
分類的手法記録 · ml-model / deep-learning
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関連手法
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