Pelee：A Real-Time Object Detection System On Mobile Devices

Abstract 在具有有限计算能力和存储器资源的移动设备上运行卷积神经网络（CNN）模型的日益增长的需求促进了对高效模型设计的研究。 近年来已经提出了许多高效的体系结构，例如，MobileNet，ShuffleNet和MobileNetV2。然而，所有这些模型都严重依赖于深度可分离卷积，这在大多数深度学习框架中缺乏有效的实现。在这项研究中，我们提出了一个名为PeleeNet的高效架构，它采用传统

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