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1.MobileOne: 移动端仅需1ms的高性能骨干！
论文题目：An Improved One millisecond Mobile Backbone
论文地址：
一般用于移动设备的高效神经网络骨干通常针对 FLOP 或参数计数等指标进行优化。然而，当部署在移动设备上时，这些指标可能与网络的延迟没有很好的相关性。因此，我们通过在移动设备上部署多个移动友好网络来对不同指标进行广泛分析。我们识别和分析最近高效神经网络中的架构和优化瓶颈，并提供缓解这些瓶颈的方法。为此，我们设计了一个高效的骨干 MobileOne，其变体在 iPhone12 上的推理时间低于 1 毫秒，在 ImageNet 上的 top-1 准确率为 75.9%。我们展示了 MobileOne 在高效架构中实现了SOTA性能，同时在移动设备上速度提高了许多倍。我们最好的模型在 ImageNet 上获得了与 MobileFormer 相似的性能，同时速度提高了 38 倍。我们的模型在 ImageNet 上的 top-1 准确率比 EfficientNet 在相似的延迟下高 2.3%。此外，我们展示了我们的模型可以推广到多个任务——图像分类、目标检测和语义分割，与部署在移动设备上的现有高效架构相比，延迟和准确度显著提高。
MobileOne(≈MobileNetV1+RepVGG+训练Trick)是由Apple公司提出的一种基于iPhone12优化的超轻量型架构，在ImageNet数据集上以
Original: https://blog.csdn.net/m0_53578855/article/details/127413048
Author: 加勒比海带66
Title: 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构
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