MobileNets：面向移动视觉应用的高效卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2017-04-18 v1
摘要
我们提出一类称为MobileNets的高效模型，用于移动和嵌入式视觉应用。MobileNets基于一种流线型架构，该架构使用深度可分离卷积来构建轻量级深度神经网络。我们引入两个简单的全局超参数，以在延迟和精度之间高效权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用选择合适尺寸的模型。我们给出了关于资源与精度权衡的广泛实验，并展示了在ImageNet分类上相对于其他流行模型的强劲性能。随后，我们展示了MobileNets在广泛应用和用例中的有效性，包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位。
引用
@article{arxiv.1704.04861,
title = {MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications},
author = {Andrew G. Howard and Menglong Zhu and Bo Chen and Dmitry Kalenichenko and Weijun Wang and Tobias Weyand and Marco Andreetto and Hartwig Adam},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.04861},
year = {2017}
}