MobileNet-V2

MobileNet-V2是一种轻量级神经网络架构，适用于移动设备和嵌入式设备上进行图像分类、目标检测和语义分割等任务。MobileNet-V2的设计旨在提高模型的精度和速度，并且在参数量和计算量上都比传统的深度神经网络更小。

MobileNet-V2采用深度可分离卷积（depthwise separable convolution）来减少参数量和计算量。它将卷积操作分为两个部分：depthwise convolution和pointwise convolution。Depthwise convolution只对每个输入通道进行卷积操作，而pointwise convolution则将depthwise convolution的输出与一个1x1的卷积核相乘并进行通道数的变换。通过这种方式，MobileNet-V2可以大幅度减少参数量和计算量，同时保持较高的模型精度。

MobileNet-V2还使用了线性瓶颈结构和倒残差结构等技术来进一步提高精度和速度。