MobileNet: Эффективные свёрточные нейронные сети для мобильного зрения
MobileNet — это семейство облегчённых архитектур свёрточных нейронных сетей, представленное Ховардом (Howard) и соавторами из Google в 2017 году. Оно разработано для выполнения задач классификации изображений, обнаружения объектов и других задач компьютерного зрения непосредственно на мобильных устройствах и встраиваемых системах с ограниченными вычислительными ресурсами. Заменяя стандартные свёртки на глубинные разделяемые свёртки (depthwise separable convolutions) и используя два глобальных гиперпараметра, MobileNet значительно сокращает количество операций умножения-сложения и размер модели, сохраняя при этом конкурентоспособную точность.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Howard, A. G., et al. (2017). MobileNets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications. arXiv preprint. link ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). MobileNet (Efficient Mobile CNN). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- EfficientNetГлубокое обучение↔ compare
- Дистилляция знанийГлубокое обучение↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →