> ML_LITERATURE // HOWARD-2017-MOBILENETS-EFFICIENT-CONVOLUTIONAL-NEURAL-NETWORKS-MOBILE_v1.0
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, Hartwig Adam · arXiv preprint (2017)
seminal-architecture2017foundationalthirdPartyReproduced
Temel Katkı (Principal Contribution)
İki küresel hiperparametre (genişlik çarpanı ve çözünürlük çarpanı) ile derinlik bazında ayrılabilir evrişimler kullanan hafif mobil modeller tasarladı.
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
Üretimde task-image-classification dağıtımı için yetkili referans olarak hizmet eder.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Uzamsal özellik tutarlılığı ve veri manifoldu yapısı sürekli temsil hipotezlerine uygundur
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Hesaplama karmaşıklığı uzamsal çözünürlük ve parametre kapasitesi ile ölçeklenir
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: