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.
MobileNet i REF är effektivt för inbäddade visionsapplikationer genom att använda djup-seperable convolution och det har två enkla hyper-parametrar som effektivt kan byta av mellan inference effektivitet och noggrannhet.
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}