I detta dokument beskriver vi en ny mobil arkitektur, MobileNetV2, som förbättrar den senaste prestandan hos mobila modeller på flera uppgifter och riktmärken samt över ett spektrum av olika modellstorlekar. Vi beskriver också effektiva sätt att tillämpa dessa mobila modeller på objektdetektering i ett nytt ramverk som vi kallar SSDlite. Dessutom visar vi hur man bygger mobila semantiska segmenteringsmodeller genom en reducerad form av DeepLav3 som vi kallar Mobile DeepLav3. är baserad på en inverterad reststruktur där genvägsanslutningarna är mellan de tunna flaskhalslagren. Det mellanliggande expansionslagret använder lätta djupvisa konvolutioner för att filtrera funktioner som en källa till icke-linjäritet. Dessutom tycker vi att det är viktigt att ta bort icke-linjäritet i de smala skikten för att behålla representationskraften. Vi visar att detta förbättrar prestandan och ger en intuition som ledde till denna design. Slutligen gör vår strategi det möjligt att frikoppla input/output-domänerna från omvandlingens uttrycksfullhet, vilket ger en lämplig ram för ytterligare analys. Vi mäter vår prestanda på ImageNet [1] klassificering, COCO objektdetektion [2], VOC bildsegmentering [3]. Vi utvärderar avvägningarna mellan noggrannhet och antal operationer mätt med multiplikationstillägg (MAdd), samt faktisk latens, och antalet parametrar.
MobileNetv2 REF använder sig av den inverterade reststrukturen där det mellanliggande expansionslagret använder djupvisa konvolutioner.
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}