Pelee：A Real-Time Object Detection System On Mobile Devices

Abstract 在具有有限計算能力和存儲器資源的移動設備上運行卷積神經網絡（CNN）模型的日益增長的需求促進了對高效模型設計的研究。 近年來已經提出了許多高效的體系結構，例如，MobileNet，ShuffleNet和MobileNetV2。然而，所有這些模型都嚴重依賴於深度可分離卷積，這在大多數深度學習框架中缺乏有效的實現。在這項研究中，我們提出了一個名爲PeleeNet的高效架構，它採用傳統

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