mobilenetv2原理图

MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络模型，由Google于2018年提出，专为移动设备和嵌入式系统设计，旨在在保持较高准确率的同时减小计算复杂度和内存占用。

其主要原理图特点包括：
1. **深度宽度分离** (Depthwise Separable Convolution)：将传统的卷积分解为两个步骤——深度卷积（对每个输入通道做独立卷积）和点卷积（逐元素相乘并求和），这显著减少了参数量和计算量。
2. **倒置残差块** (Inverted Residual Blocks)：通过跨层连接（Identity shortcuts）和扩张路径（Expansion Path，通常包含一个1x1的点卷积），使得网络能够学习到更复杂的特征表示，同时缓解了梯度消失问题。
3. **线性瓶颈结构** (Linear Bottleneck Structure)：使用1x1卷积作为瓶颈层，进一步压缩特征维度，提高效率。
4. **全局平均池化** (Global Average Pooling, GMP)：代替全连接层，直接将特征图转换为一维向量，减少参数，增强模型泛化能力。

MobileNetV2的关键在于它巧妙地结合了高效的设计策略，使得在移动设备上运行依然能够达到甚至超过许多大型模型的性能。