MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

TensorFlow实现：https://github.com/Zehaos/MobileNet
caffe实现：https://github.com/pby5/MobileNet_Caffe

MobileNets用于手机或嵌入式视觉应用，提出使用depthwise separable convolutions 构造轻量化的深度神经网络，并使用两个全局超参数Width Multiplier和Resolution Multiplier减少参数数量。

模型结构
1. Depthwise Separable Convolution
标准的卷积滤波和特征组合在一步内完成，Depthwise Separable卷积将标准的卷积分解为一个depthwise卷积和一个1*1的pointwise卷积。depthwise卷积对每个输入通道用一个滤波器计算，pointwise卷积使用1*1的卷积组合depthwise的结果。这个分解可以有效降低计算量和模型大小，分解过程如下图所示：

分解前后计算量对比为，分解后计算量降低了8~9倍：

2. 网络结构
MobileNet第一层是全卷积，其余卷积层使用depthwise separable卷积构建，除最后一层，所有层与Batch Norm和ReLU衔接，最后一层输入到softmax层。MobileNet的网络结构为：

下图显示了分解卷积与常规卷积的区别：

MobileNet花费了95%的计算时间在1*1的卷积上，主要参数也在1*1卷积中，其余的参数在全连接层中，如下表所示：

3. 模型瘦身-width乘子α
输入通道数乘子α，计算量下降α2
4. 降低分辨率-分辨率乘子ρ
降低输入图像或特征图的分辨率，计算量下降ρ2

实验结果
MobileNet与GoogleNet,Vgg16对比，准确度差不多，但参数少很多

物体检测结果，使用Faster-RCNN，SSD框架与VGG，Inception V2对比：