本文主要是介绍【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
前言：MobileNetV2网络先升维后降维，在降维时使用线性激活函数，带残差的Inverted bottleck模块，防止ReLU信息丢失。在图像分类、目标检测、语义分割等任务上实现了网络轻量化、速度和准确度的权衡。
回顾MobileNetV1的理论和MobileNetV2项目实战可查阅如下链接：
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV1详解
【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNet项目实战——文末完整源码工程文件
MobileNetV2原文：
目录
MobileNetV2概述
MobileNetV1与MobileNetV2对比
MobileNetV2与ResNet深度残差网络的对比
MobileNetV2结构
MobileNetV2举例
编辑标准卷积、MobileNet深度可分离卷积和MobileNetV2对比
传统/标准残差模块与逆转残差模块对比
这篇关于【嵌入式AI开发】轻量级卷积神经网络MobileNetV2详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
