深度学习【36】mobilenetV2
mobilenet的一个改进，加上了Inverted residual block。residual block 和Inverted residual block：
两者的不同是，residual block的中间两个卷积层的通道数比输入和输出的通道数少。而Inverted residual block则相反。
不同模型的block对比：
需要注意的是，mobilenetV2最后的输出层的**函数是线性**函数，不是relu。这个论文有详细的说明。
论文采用t来控制Inverted residual block中间两层的通道数与输入输出两层的通道数关系：
mobilenetV2网络结构，参数t上面有提到，c表示block的输出通道数，n表示block重复输出，s表示stride：
实验结果
imageNet，比shuffleNet性能稍好一些
coco物体检测，SSD框架上，模型大小12M，mAP与yoloV2好一点点。