苹果基于iPhone12开发轻量化网络，推理时延和75.9%比对精度

MobileOne 仿真的前提分类识别系统能力来进行评量。如下左图示意图，右边表示 transformer 类仿真的次测试结果，表明即便是给定数使用量最少的 MobileViT 变体，在伸展设备上的权重也极偏高于 4 毫秒（蓝框标上）。

下左图之中右边同样用蓝框圈出了 MobileOne 类仿真，红框是仿真的识别系统弹道（所谓的 Top-1 即仿真输出 1000 个各种类型互换的概率后，先取概率最主要的识别系统结果所得不到的识别系统弹道）。可以显出，尽管 MobileFormer 降到了 79.3% 的识别系统弹道和 70.76 毫秒的权重[2]，MobileOne-S4 识别系统弹道始终略极偏高（79.4%），且权重仅为 1.86 毫秒，比前者太快了 38 倍。

MobileOne-S3 的识别系统弹道比 EfficientNet-B0 极偏高 1% 而且权重下降 11%。全面性来看， MobileOne 类仿真不等识别系统弹道格外极偏高且权重格外偏高，其在 iPhone 12 上的发挥，比很多广为人知的机容器学习仿真格外具优越性。

（缺少：arXiv）

洋葱制作团队在文章之中进一步证实，该 MobileOne 仿真虚拟解构可以推广到多种护航类型，不仅左投影分类、还可用于前提监测和文法划分等护航之中。

为展出 MobileOne 的多功能性，该制作团队在 MS-COCO 统计数据集上的来进行了前提监测精度的次测试。他们将 MobileOne 用作单阶段前提监测容器 SSD 的骨干特征提先取容器，然后能用 mmdetection 库，基于 MS-COCO 统计数据集对仿真来进行了 200 个几轮的锻炼。

下左图右边部份揭示的是在前提监测左上角交并比阈绝对值先取不同绝对值（0.5 到 0.95，插绝对值 0.05）的条件下，各种仿真在验证集上的不等识别系统弹道。最佳变体 MobileOne-S4（红框）比 MNASNet 和 MobileViT 的最佳版本（两个蓝框）分别极偏高了 27.8% 和 6.1%。

（缺少：arXiv）

此外，该制作团队还在 Pascal VOC 和 ADE 20 统计数据集上次测试了仿真的文法划分精度，用 MobileOne 作为 Deeplab-V3 文法仿真的都从特征提先取骨架，按照 MobileViT 的锻炼每一次，在强解构的 Pascal VOC 和 ADE 20k 统计数据集上锻炼了 50 轮。上左图右边部份揭示了仿真的不等交并比，不论是 VOC 统计数据集还是 ADE20K，在权重较偏高的情况下，MobileOne 仿真的全面性不等精度始终较差。

阐释来说，此次洋葱制作团队整合出了名为“MobileOne”的伸展口格外轻机容器学习虚拟解构，比起其他理论上广为人知的众多非常适合仿真，MobileOne 兼具较偏高权重、较差识别系统弹道的优势。尽管其识别系统精度与 ConvNeXt 和 Swin Transformer 等大型网络比起仍有较大差距，但是在笔记本电脑平台等伸展口兼具一定广泛应用前景，为将会机容器学习在笔记本电脑口的极偏高效使用提供了借鉴思路。

-End-

参见：

1. An Improved One millisecond Mobile Backbone,

2.Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer， _Mobile-Former_Bridging_MobileNet_and_Transformer_CVPR_2022_paper.html

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