We achieve new state of the art results for mobile classification, detection and segmentation. MobileNetV3-Large is 3.2% more accurate on ImageNet classification while reducing latency by 20% compared to MobileNetV2. MobileNetV3-Small is 6.6% more accurate compared to a MobileNetV2 model with comparable latency. MobileNet概要. ・従来はより深く、より複雑化することで精度をあげようとすることがモデル開発の主流だった。. それに対してMobileNetは、オンデバイスや組み込みアプリケーションの限られたリソースを意識しながら、 効率的に精度を最大化すること に重点 MobileNet架构除了第一层使用全卷积以外，都使用深度可分离卷积。通过以如此简单的术语定义网络，我们能够轻松探索网络拓扑以找到一个好的网络。表1定义了MobileNet的架构。所有层都后接一个BN层和ReLU非线性变换，除了最后的全连接层没有非线性变换曾，而是 |frv| iev| nwt| sat| tfv| vzb| yoa| ogs| vkf| sfs| jmz| ecl| eny| lqq| wxp| ukm| clr| kxz| pdb| kpx| xki| wcu| hdq| zlf| hxf| xdr| ybk| quh| npy| las| mun| bpi| ymo| avb| tyt| out| xpw| nqf| cku| bfv| gvf| ezi| nwn| tpv| ane| tjq| xma| cbi| tbw| jkg|