MOBILE NET V1

특징

  1. key idea는 Depthwise Separable Convolution → 연산량과 파라미터 수를 줄인다.
  2. MobileNet은 3x3 CONV→ 1x1 CONV
  3. non-linearity 추가

❗모빌넷을 이해하기 위한 개념 장착!!❗

  1. convolution 연산(채널방향+공간방향 동시 수행)

보통 conv는 Hw 크기의 이미지가 c개 있고 m개의 채널을 곱하여 이미지를 생성한다.

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/f6d12674-78ac-4820-a65b-8ae576ea2156/Untitled.png

https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/ccfaefdf-f6a4-4380-88e6-ab65222fd601/Untitled.png

출처: http://melonicedlatte.com/machinelearning/2019/11/01/212800.html

  1. depthwise conv( 공간 방향의 conv)