Если говорить об эффишент нет ,то я бы выделил не саму сеть , а метод получения ( Automl) на время выпуска такие работы только появлялись(сейчас конечно с вездесущим DARTS в теме Automl все намного круче) + стоит отметить что на гпу данный тип свертки ( дипвайз сепарабл конв ) не еффективен , так как не дает никакого буста по сравнению с обычной сверткой , а вот на tpu и в особенности на edge tpu(google coral ) данная модель раз в 10 быстрее того же resnet
Большое спасибо за комментарий. На тему AutoML планируется несколько видео, но, в целом, это достаточно узкая и ресурсоемкая область для ежедневного применения в задачах распознавания изображений. Обычно все же берутся уже готовые архитектуры и обучаются. Поиск архитектур (пока) остается на совести индустриальных гигантов.
Если говорить об эффишент нет ,то я бы выделил не саму сеть , а метод получения ( Automl) на время выпуска такие работы только появлялись(сейчас конечно с вездесущим DARTS в теме Automl все намного круче) + стоит отметить что на гпу данный тип свертки ( дипвайз сепарабл конв ) не еффективен , так как не дает никакого буста по сравнению с обычной сверткой , а вот на tpu и в особенности на edge tpu(google coral ) данная модель раз в 10 быстрее того же resnet
Большое спасибо за комментарий. На тему AutoML планируется несколько видео, но, в целом, это достаточно узкая и ресурсоемкая область для ежедневного применения в задачах распознавания изображений. Обычно все же берутся уже готовые архитектуры и обучаются. Поиск архитектур (пока) остается на совести индустриальных гигантов.