MobileNet V2 是一个由 Google 推出的轻量级深度学习模型，旨在提高模型的效率和准确性。它在保持高性能的同时，大幅减少了模型的大小和计算量。

特点

  • 高效的深度可分离卷积：MobileNet V2 使用深度可分离卷积，这种卷积方式将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积，从而减少参数数量和计算量。
  • 更优的宽度乘数：MobileNet V2 通过调整宽度乘数，在保持模型性能的同时，进一步减少了模型的参数数量。
  • 更丰富的网络结构：MobileNet V2 引入了新的网络结构，如线性瓶颈层，进一步提升了模型的性能。

应用

MobileNet V2 在各种应用场景中都有广泛的应用，包括：

  • 图像分类：MobileNet V2 在 ImageNet 图像分类任务中取得了很好的性能。
  • 目标检测：MobileNet V2 在目标检测任务中也表现出色。
  • 视频处理：MobileNet V2 在视频处理任务中也有广泛的应用。

查看更多

如果您想了解更多关于 MobileNet V2 的信息，可以访问以下链接：

MobileNet V2 结构图