Machine learningCNN architectures

MobileNet: Mạng nơ-ron tích chập hiệu quả cho thị giác di động

MobileNet là một họ kiến trúc mạng nơ-ron tích chập nhẹ được Howard và cộng sự tại Google giới thiệu vào năm 2017. Nó được thiết kế để thực hiện phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và các tác vụ thị giác khác trực tiếp trên các thiết bị di động và hệ thống nhúng với ngân sách tính toán hạn chế. Bằng cách thay thế các phép tích chập tiêu chuẩn bằng các phép tích chập tách sâu (depthwise separable convolutions) và đưa ra hai siêu tham số toàn cục, MobileNet giảm đáng kể các phép toán nhân-cộng và kích thước mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác cạnh tranh.

Mở trong MethodMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

MobileNet: Mạng nơ-ron tích chập hiệu quả cho thị giác di động
EfficientNetChưng cất tri thứcResNeXtVGGNet (Very Deep Convol…

Nguồn tài liệu

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

Cách trích dẫn trang này

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateMobileNet (MobileNet (Efficient Mobile CNN)). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/deep-learning/mobilenet · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026