本文探讨了MobilenetV2的改进，重点在于引入了Inverted residual block，与传统的residual block结构对比。 MobilenetV2的最后一个层使用线性激活函数，并通过参数t控制中间层通道数。实验结果显示，该模型在ImageNet上的性能优于ShuffleNet，在COCO物体检测中，基于SSD框架的12M模型，mAP表现略优于yoloV2。
mobilenet的一个改进，加上了Inverted residual block。residual block 和Inverted residual block：
两者的不同是，residual block的中间两个卷积层的通道数比输入和输出的通道数少。而Inverted residual block则相反。
不同模型的block对比：
需要注意的是，mobilenetV2最后的输出层的激活函数是线性激活函数，不是relu。这个论文有详细的说明。
论文采用t来控制Inverted residual block中间两层的通道数与输入输出两层的通道数关系：
mobilenetV2网络结构，参数t上面有提到，c表示
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