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MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文阅读笔记2017Abstract我们提出了一类有效的网络，叫做MobileNets，用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets基于简化的流线…
自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksfor…
MobileNets主要专注于优化延迟，但也会产生小型网络。关于小型网络的许多论文只关注规模，却不考虑速度。MobileNets主要是从深度方向可分卷积中构建的，该方法最初在[26]中引入，随后在Inception模型[13]中使用，以减少前几层的计算量。
论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNet是为移动和嵌入式设备提出的轻量级网络模型。论文验证了模型在其他领域(对象检测，人脸识别，大规模地理定位等)使用的有效性。本文为阅读学习MobileNet论文时的要点记录。
论文标题：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文作者：AndrewG.Howard,MenglongZhu,BoChen,DmitryKalenichenko,WeijunWang,TobiasWeyand,MarcoAndreetto,HartwigAdam论文地址
1.1论文摘要.我们提出了一种高效的专门可用于手机端或其他终端视觉设备的网络，称为MobileNets。.该网络利用多个连续的深度可分离卷积模块（depthwiseseparableconvolutions）来构造轻型的深度神经网络。.我们还同时介绍了2个简单的全局超参数用来有效提高时效...
大名鼎鼎的MobileNets，一个专门用于移动端的网络，算是专门做移动端网络的先驱吧。网络结构和Xception也很像，都是深度可分卷积，读完Xception后接着看这个没毛病。二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.3.151263次。没有想象中的高。不过是Xception
MobileNets主要侧重于优化延迟，但也能够产生小型网络。很多关于小型网络的论文只关注大小，却不考虑速度问题。记录：需要注意的是目前在应用于移动和嵌入式设备的深度学习网络研究主要有…
然后，我们将不同的MobileNets与流行的模型进行了比较，显示出优越的尺寸、速度和精度特性。最后，我们展示了Mobilenet在广泛应用于各种任务时的有效性。作为帮助采用和探索MobileNets的下一步，我们计划在TensorFlow中发布模型。论文
本论文主要是在MobileNets的基础上又提出了一种轻型的网络架构MobileNetV2，并实验证明了该网络的可行性，为后续发展奠定了基础。简单总结一下本文就是先罗列了一下该论文的摘要，再具体介绍了一下本文作者的思路，也简单表述了一下，自己对整个MobileNetV2网络架构的理解。
MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文阅读笔记2017Abstract我们提出了一类有效的网络，叫做MobileNets，用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets基于简化的流线…
自从2017年由谷歌公司提出，MobileNet可谓是轻量级网络中的Inception，经历了一代又一代的更新。成为了学习轻量级网络的必经之路。MobileNetV1MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksfor…
MobileNets主要专注于优化延迟，但也会产生小型网络。关于小型网络的许多论文只关注规模，却不考虑速度。MobileNets主要是从深度方向可分卷积中构建的，该方法最初在[26]中引入，随后在Inception模型[13]中使用，以减少前几层的计算量。
论文地址：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplicationsMobileNet是为移动和嵌入式设备提出的轻量级网络模型。论文验证了模型在其他领域(对象检测，人脸识别，大规模地理定位等)使用的有效性。本文为阅读学习MobileNet论文时的要点记录。
论文标题：MobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileVisionApplications论文作者：AndrewG.Howard,MenglongZhu,BoChen,DmitryKalenichenko,WeijunWang,TobiasWeyand,MarcoAndreetto,HartwigAdam论文地址
1.1论文摘要.我们提出了一种高效的专门可用于手机端或其他终端视觉设备的网络，称为MobileNets。.该网络利用多个连续的深度可分离卷积模块（depthwiseseparableconvolutions）来构造轻型的深度神经网络。.我们还同时介绍了2个简单的全局超参数用来有效提高时效...
大名鼎鼎的MobileNets，一个专门用于移动端的网络，算是专门做移动端网络的先驱吧。网络结构和Xception也很像，都是深度可分卷积，读完Xception后接着看这个没毛病。二截止阅读时这篇论文的引用次数2019.3.151263次。没有想象中的高。不过是Xception
MobileNets主要侧重于优化延迟，但也能够产生小型网络。很多关于小型网络的论文只关注大小，却不考虑速度问题。记录：需要注意的是目前在应用于移动和嵌入式设备的深度学习网络研究主要有…
然后，我们将不同的MobileNets与流行的模型进行了比较，显示出优越的尺寸、速度和精度特性。最后，我们展示了Mobilenet在广泛应用于各种任务时的有效性。作为帮助采用和探索MobileNets的下一步，我们计划在TensorFlow中发布模型。论文
本论文主要是在MobileNets的基础上又提出了一种轻型的网络架构MobileNetV2，并实验证明了该网络的可行性，为后续发展奠定了基础。简单总结一下本文就是先罗列了一下该论文的摘要，再具体介绍了一下本文作者的思路，也简单表述了一下，自己对整个MobileNetV2网络架构的理解。
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