摘要：
1. 摘要 作者提出了一个新的网络架构 MobileNetV2，该架构基于反转残差结构，其中的跳跃连接位于较瘦的瓶颈层之间。中间的扩展层则利用轻量级的深度卷积来提取特征引入非线性，而且，为了维持网络的表示能力作者去除了较窄层的非线性激活函数。 2. 讨论和直觉 2.1. 深度可分离卷积 Mobile 阅读全文
摘要：
1. 摘要 作者提出了一系列应用于移动和嵌入式视觉的称之为 MobileNets 的高效模型，这些模型采用深度可分离卷积来构建轻量级网络。 作者还引入了两个简单的全局超参数来有效地权衡时延和准确率，以便于网络设计者针对自己任务的限制来选择大小合适的模型。 2. 相关工作 设计轻量级的高效模型大致可以 阅读全文
摘要：
1. 摘要 最近关于深度卷积神经网络的研究都集中在提高准确率上，对于准确率在同一个水平的网络，更小的网络结构至少有三个优点：1. 在分布式训练的时候需要更少的跨服务器通信；2. 从云端导出新模型到自动驾驶汽车上需要更小的带宽；3. 在 FPGA 等其它硬件内存有限的情况下更容易部署。 作者提出了一个 阅读全文