1樓：SnowDreams
具體還是要看用來解決什麼任務，而且不能拿來直接用，小網路的泛化能力肯定不如大網路，但是小網路的速度很快，在cpu上或者arm上可以做到實時。實測在做一些回歸任務時pelee是比mobilenetv2或者shuffle之類的結果都好的。盡量是資料統一，簡化學習任務，可以使得小網路的結果特別好
2樓：Robert Wang
架構演進是好事，沒啥生不逢時的。PeleeNet主要是為了滿足實際的專案需求做的一些小的架構改進。算是多提供了一種架構選擇，具體選擇哪個架構做改造還是要看自己的資料和需求。
當前的efficient model整體處於同乙個能力水平，不管ImageNet結果有多好，其實離VGG的泛化能力都還是有距離的。MobileNetV2除了一些架構上的改進，能成功弄出乙個全由separable convolution組成的SSD，對於物件檢測的應用還是很有價值的。
3樓：Amusi
先Mark，等整理好後再補充。前兩天剛跑完訓練(訓練速度快)，又在OpenCV上使用caffe介面測試了一下，感覺還行，但不是很驚豔。可能是面向mobile device的緣故
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