MobileNet v2

: 작지만 강력한 object detection

객체 인식은 많은 영상분석 장치에서 필요로 한다.

정확도 & 속도를 모두 만족하는 객체 인식 네트워크가 필요하다.

정확하다고 알려진 최신 딥러닝 네트워크의 단점

1. 실시간으로 작동하지 않음
2. 배치 사이즈가 커야함
3. 여러 개의 GPU로 학습해야 함.

문제 해결 방법

1. 일반적인 GPU에서 실시간으로 작동
2. 학습에 한 개의 GPU만 있어도 되는 CNN네트워크를 만듦

MobileNet v2에서 문제 해결을 위해 적용한 주요 기법

• 1. Depthwise Separable Convolution
• 2. Inverted Residuals & Linear Bottlenecks

MobileNet v2는 이미지 분류 네트워크지만, 객체 인지 네트워크인 SSD에서 feature map 추출을 담당하는 backbone 역할로 많이 활용됨.