Machine learningCNN architectures

MobileNet: Rețele Neuronale Convoluționale Eficiente pentru Viziune Mobilă

MobileNet este o familie de arhitecturi de rețele neuronale convoluționale ușoare, introduse de Howard et al. la Google în 2017. Este proiectată pentru a rula clasificarea imaginilor, detecția obiectelor și alte sarcini de viziune direct pe dispozitive mobile și sisteme încorporate cu bugete computaționale limitate. Prin înlocuirea convoluțiilor standard cu convoluții separabile în profunzime și expunerea a doi hiperparametri globali, MobileNet reduce dramatic operațiile de multiplicare-adunare și dimensiunea modelului, păstrând în același timp o acuratețe competitivă.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

MobileNet: Rețele Neuronale Convoluționale Eficiente pentru Viziune Mobilă
EfficientNetDistilarea cunoștințelorResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Surse

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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/deep-learning/mobilenet · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026