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MobileNet

ディープラーニングの応用例画像認識

MobileNet とは、スマートフォンなど計算資源の限られた端末で動かすことを狙って軽量化された CNN です。

通常の畳み込みを 2 段階に分ける Depthwise Separable Convolution を全面的に採用し、計算量とパラメータを大幅に削減しています。

精度を大きく落とさずに端末上で動かせるため、エッジ AI の代表的な選択肢になっています。

画像認識

  • 295物体識別タスク
  • 296一般物体認識
  • 297AlexNet
  • 298VGG
  • 299GoogLeNet
  • 300Inception モジュール
  • 301Skip Connection
  • 302DenseNet
  • 303Wide ResNet
  • 304SENet
  • 305MobileNet
  • 306EfficientNet
  • 307Neural Architecture Search(NAS)
  • 308NASNet
  • 309MnasNet
  • 310Vision Transformer
  • 311物体検出タスク
  • 312矩形領域
  • 313R-CNN
  • 314Fast R-CNN
  • 315Faster R-CNN
  • 316FPN
  • 317YOLO
  • 318SSD
  • 319Mask R-CNN
  • 320セグメンテーションタスク
  • 321セマンティックセグメンテーション
  • 322インスタンスセグメンテーション
  • 323パノプティックセグメンテーション
  • 324FCN(Fully Convolutional Network)
  • 325SegNet
  • 326U-Net
  • 327PSPNet
  • 328Dilation convolution
  • 329Atrous convolution
  • 330DeepLab
  • 331姿勢推定タスク
  • 332Open Pose
  • 333Parts Affinity Fields
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