📱 MobileNet网络结构详解 🌟
发布时间：2025-04-02 10:04:52来源：
在深度学习领域，MobileNet以其轻量级设计成为移动端和嵌入式设备的理想选择。它的核心在于利用 Depthwise Separable Convolution（深度可分离卷积） 来减少计算量和参数数量，同时保持模型性能。相比传统卷积操作，深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两步，大幅降低了计算复杂度。
第一部分是 深度卷积（Depthwise Convolution），它对每个输入通道单独进行卷积操作，避免了跨通道的冗余计算；第二部分则是 逐点卷积（Pointwise Convolution），通过1x1卷积调整特征图的通道数，实现信息融合。此外，MobileNet还引入了 宽度因子（Width Multiplier） 和 分辨率因子（Resolution Multiplier），允许开发者灵活调节网络规模以适应不同硬件条件。
凭借高效性和灵活性，MobileNet在图像分类、物体检测等任务中表现优异，堪称移动端AI模型的典范！🚀
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