我们知道，mobilenet是适用于移动端的深度学习网络，主要优点是参数少、模型小、准确率相比一些传统卷积损失少等特点。
mobileNet之所以这么ok，是因为引入了Depthwise +Pointwise 的结构;
简而言之，
Depthwise ：就是在depth上面做文章，就是常说的channel ,对不同的channel使用不同的卷积核卷积提取特征
Pointwise：就是正常的卷积方式啦，但是是point的，就是对某一点，某一像素，所以kernel=[1,1]，下图明了：
我们知道，mobilenet是适用于移动端的深度学习网络，主要优点是参数少、模型小、准确率相比一些传统卷积损失少等特点。
mobileNet之所以这么ok，是因为引入了Depthwise +Pointwise 的结构;
简而言之，
Depthwise ：就是在depth上面做文章，就是常说的channel ,对不同的channel使用不同的卷积核卷积提取特征
Pointwise：就是正常的卷积方式啦，但是是point的，就是对某一点，某一像素，所以kernel=[1,1]，下图明了：