集成电路学习：什么是MobileNet

MobileNet

       MobileNet是一种由谷歌团队提出的轻量级卷积神经网络（CNN），专为移动设备和嵌入式视觉应用而设计。以下是关于MobileNet的详细解析：

一、概述

       MobileNet的主要目标是在计算资源和存储资源有限的设备上实现高效的深度学习模型。通过采用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）等关键技术，MobileNet在显著降低模型参数量和计算量的同时，保持了较高的模型精度。

二、关键技术

1、深度可分离卷积

       深度可分离卷积是MobileNet的核心概念，它将标准卷积分解为深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）两个步骤：

1、深度卷积：

       对输入特征图的每个通道独立地应用一个卷积核，得到与输入特征图通道数相同的输出特征图。这种操作显著减少了计算量和参数量。

2、逐点卷积：