MobileNet: Redes Neurais Convolucionais Eficientes para Visão em Dispositivos Móveis
MobileNet é uma família de arquiteturas de redes neurais convolucionais leves introduzida por Howard et al. no Google em 2017. Ela foi projetada para executar classificação de imagens, detecção de objetos e outras tarefas de visão diretamente em dispositivos móveis e sistemas embarcados com orçamentos computacionais limitados. Ao substituir convoluções padrão por convoluções separáveis em profundidade e expor dois hiperparâmetros globais, o MobileNet reduz drasticamente as operações de multiplicação-adição e o tamanho do modelo, mantendo uma precisão competitiva.
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Fontes
- Howard, A. G., et al. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/mobilenet
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