MobileNet 是一种轻量级的卷积神经网络模型，专为移动设备和嵌入式平台设计，具有高效的计算能力和较低的内存占用。它通过深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）技术减少参数数量，同时保持较高的准确率。
核心特点 ✅
- 轻量化：模型参数量比传统CNN少5-10倍，适合资源受限的设备
- 高效率：推理速度提升2-5倍，支持实时图像处理
- 灵活性：可通过调整宽度系数（width multiplier）和分辨率适配不同场景
- 开源支持：广泛应用于 TensorFlow、PyTorch 等框架
应用场景 🌍
- 移动端图像分类：如手机APP的实时物体识别
- 嵌入式视觉系统：如无人机、智能摄像头的边缘计算
- 低功耗设备：如物联网设备的图像特征提取
- 模型压缩：作为剪枝、量化等技术的基准模型
扩展阅读 🔍
想深入了解 MobileNet 的实现细节？可参考 MobileNet v2 架构详解 了解其创新的线性瓶颈设计。