Machine learningCNN architectures

MobileNet: Efektīvi konvolucionālie neironu tīkli mobilajai redzei

MobileNet ir vieglu konvolucionālo neironu tīklu arhitektūru saime, ko 2017. gadā Google iepazīstināja Hovards et al. Tā ir izstrādāta, lai attēlu klasifikāciju, objektu noteikšanu un citus redzes uzdevumus veiktu tieši mobilajās ierīcēs un iegultajās sistēmās ar ierobežotiem aprēķinu resursiem. Aizstājot standarta konvolūcijas ar dziļuma atdalītajām konvolūcijām (depthwise separable convolutions) un piedāvājot divus globālus hiperparametrus, MobileNet ievērojami samazina reizināšanas-saskaitīšanas operāciju skaitu un modeļa izmēru, vienlaikus saglabājot konkurētspējīgu precizitāti.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

MobileNet: Efektīvi konvolucionālie neironu tīkli mobilajai redzei
EfficientNetZināšanu destilācijaResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Avoti

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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/deep-learning/mobilenet · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026