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. MobileNetV2-arkitekturen är baserad på en inverterad reststruktur där in- och utmatningen av restblocket är tunna flaskhalsskikt motsatta traditionella restmodeller som använder utökade representationer i in- och utmatning [1]. MobileNetV2 använder lätta djupvisa konvolutioner för att filtrera funktioner i det mellanliggande expansionsskiktet. 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 [2] klassificering, COCO objektdetektion [3], VOC bildsegmentering [4]. Vi utvärderar avvägningarna mellan noggrannhet och antal operationer mätt med multiplikationstillägg (MAdd), samt antalet parametrar.
Förutom djupvisa konvolutioner använder MobileNetV2 REF inverterade reststrukturer för att lära sig att kombinera indata i ett restblock.
Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}