在移动设备和物联网（IoT）应用日益增长的今天，模型轻量化与高效计算成为了深度学习领域的研究热点。MobileNet系列，从最初的MobileNet V1到最新的MobileNet V3，始终走在了前沿。它们通过引入深度可分离卷积等创新技术，显著减少了模型参数量和计算复杂度，使得深度神经网络可以在资源受限的环境中高效运行。

🔍 MobileNet V1：首次提出深度可分离卷积的概念，将标准卷积分解为深度卷积和逐点卷积两步，大大降低了计算成本，同时保持了较高的准确率。

📚 MobileNet V2：进一步优化了网络结构，引入了线性瓶颈层和残差连接，提升了模型的性能和效率，特别是在小尺寸输入时表现优异。

📚 MobileNet V3：结合了自动机器学习（AutoML）技术，对网络架构进行了更精细化的设计，实现了计算资源的有效利用和性能的提升。它不仅考虑了模型的准确性，还关注了延迟和能耗，使得模型更加适用于实际应用。

通过这一系列的改进，MobileNet系列成功地平衡了模型大小、计算效率和识别精度之间的关系，为移动设备上的视觉任务提供了强有力的解决方案。🚀