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雷锋网 AI 科技评论消息，谷歌刚刚对外发布了开源计算机视觉模型MobileNets。MobileNets是一系列为移动和嵌入式设备设计的计算机视觉模型，它可以利用设备有限的资源高效运行，并提供尽可能高的准确率。
雷锋网 AI 科技评论从谷歌开源博客了解到了更多信息，介绍如下。
在深度学习的支持下，计算机视觉近几年得到了突飞猛进的发展，神经网络的使用不断把识别视觉技术推上新的高度。虽然目前包括识别物体、地标、logo、文字在内的许许多多计算机视觉技术都是通过云视觉API进行计算然后把结果显示在互联网设备上的，谷歌的研究人员认为，移动设备持续高速增长的计算能力已经可以让这些技术随时随地、不受网络限制地给用户提供服务。
不过，在手持设备和嵌入式应用上做视觉识别目前还有不少困难，在这样资源及其有限的环境下，视觉识别模型需要高效利用计算能力、能源和空间，高速运行并且保证准确率。
为了尝试解决这些问题，谷歌于美国时间6月14日发布了MobileNets。MobileNets是一系列为移动设备设计、用在TensorFlow中的计算机视觉模型，它们的设计目标是在手持或者嵌入式设备有限的资源下高效地运行，提供尽可能高的准确率。MobileNets中的一系列模型都是小型、低延迟、低耗能的模型，它们为多种不同使用场景下的有限资源做了针对性的参数优化。开发者可以像用Inception这样的大型热门模型一样地用MobileNets中的模型进一步开发分类、识别、嵌入和细分功能。
这个MobileNets版本包含了这些模型在TensorFlow中的定义（具体使用的是TF-Slim），也包含16个已经训练好的ImageNet分类器，它们分别适用于不同大小的移动设备或者移动应用中。这些模型配合TensorFlow Mobile可以在移动设备上高效地运行。
现在MobileNets已经共享到开源社区，谷歌的研发人员们对此表示很开心。
MobileNets如何上手，请见 TensorFlow-Slim Image Classification Library.
如何在移动设备运行机器学习模型，请见 TensorFlow Mobile
谷歌的论文里有更多技术细节 MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications.
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