Vi presenterar en klass av effektiva modeller som heter MobileNets för mobila och inbyggda visionsapplikationer. MobileNets är baserade på en strömlinjeformad arkitektur som använder djupvis separerbara konvolutioner för att bygga lätta djupa neurala nätverk. Vi introducerar två enkla globala hyperparametrar som effektivt växlar mellan latens och noggrannhet. Dessa hyper-parametrar gör det möjligt för modellbyggaren att välja rätt storlek modell för deras tillämpning baserat på begränsningarna i problemet. Vi presenterar omfattande experiment på resurs och noggrannhet kompromisser och visar stark prestanda jämfört med andra populära modeller på ImageNet klassificering. Vi visar därefter effektiviteten av MobileNets över ett brett spektrum av applikationer och användningsfall inklusive objektdetektion, finkornig klassificering, ansiktsattribut och storskalig geo-localization.
REF föreslår mobilnät som tillämpar djupvis åtskiljbar konvolution för att faktorisera en standardkonvolution till en djupvis konvolution och en 1 × 1 konvolution och visa effektiviteten av sådan arkitektur i ett brett spektrum av tillämpningar. ) presentera ShuffleNet.
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}