网络小型化MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

这篇文章的主要贡献在： Depthwise Separable Convolution 来降低计算量。 一个标准的卷积层输入输出分别是： 输入特征图F尺寸假定为 F×F× M, 输出特征图 G 尺寸假定为 G×G× N，卷积层可以参数化为 K×K× N× N 卷积核， 其实标准卷积一次性做了两件事：普通的卷积 和 特征数量的变化 。Depthwise separable convolution 主

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