声明:只是自己写博客总结下,不保证正确性,我的理解很可能是错的。。

首先,mobile net V1的主要特点是:

1、深度可分离卷积。用depth-wise convolution来分层过滤特征,再用point-wise convolution来组合每个层,产生新的特征。

2、引入width-multiplier 和 resolution multiplier。

好处就是,在略微降低正确率的情况下,大大降低了计算量和内存占用。

mobile net V2的特点是什么? 进一步提高准确率,降低计算cost。

直接贴一篇博客好了。。。不写了

https://blog.csdn.net/qq_14975217/article/details/79410324

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