在MobileNet之前，提升模型推理效率常用的方法是模型压缩（量化、剪枝等）和知识蒸馏（Teacher-Student网络）。

核心概念：

深度可分离卷积（deep-wise separable convolution）:深度可分离卷积将标准卷积操作分解为一个深度卷积（deepwise convolution）和一个1x1的卷积（pointwise convolution）.对于深度卷积（deepwise convolution）,对于每个输入通道使用一个卷积核，也就是采用分组卷积的方式，分组卷积参考pytorch卷积操作nn.Conv中的groups参数用法解释。然后使用1x1的卷积将上一步分组卷积得到的结果进行combine。

假设输入的特征图feature_map大小为[H, W, M]，深度可分离卷积第一步使用M组KxKx1的卷积核对每个输入通道in_channel进行卷积，卷积输出结果特征图feature_map大小为[H, W, M]，然后使用N个1x1xM的卷积核进行卷积操作，输出的特征图大小为[H, W, N]。深度可分离卷积的目的是减少卷积操作的参数量和计算量，从而提升运算速度。深度可分离卷积表示如下图：

 备注：上图中的（N,H,W,N）中，第一个N表示batch_size，最后一个N表示深度可分离卷积第二步1x1之后的输出通道数。

 

标准卷积与深度可分离卷积结构对比：

MobileNetV1网络结构（共28层卷积层）：

 MobileNetV1参数量个计算量分布：

模型容量（capacity）缩放参数：

       Width宽度缩放（控制channel数）:MobileNetV1中引入超参数来控制网络宽度width（每层卷积的输出通道数），假设引入这个参数之前的输出通道数为C，则引入之后的输出通道数为。引入参数之后深度可分离卷积的浮点数计算量为： 

        Resolution分辨率缩放（控制输入分辨率大小）: MobileNetV1中引入超参数来控制网络的输入图像分辨率大小。引入参数之后深度可分离卷积的浮点数计算量为： 

备注：对于2D卷积网络常见的模型缩放参数包括输入分辨率resolution、width（卷积输出通道数）、depth（网络的层数）、bottleneck（参见X3D模型缩放参数），具体可以参考EfficientNet网络模型。对于3D卷积网络常见的模型缩放参数包括时间分辨率resolution、width（卷积输出通道数）、depth（网络的层数）、bottleneck（参见X3D模型缩放参数）、输入时间维度大小，具体可以参考X3D网络模型。

标准卷积、深度可分离卷积、分辨率缩放、width缩放模型参数和计算量比对：