MobileOne（CVPR 2023）原理与代码解析
针对移动设备的高效深度学习架构的设计和部署已经取得了很大进展，很多轻量模型在减少浮点操作（floating-point operations, FLOPS）和参数量（parameter count）的同时不断提高精度。但是就延迟latency而言，这些指标没有很好的与模型的效率关联起来，像FLOPs
针对移动设备的高效深度学习架构的设计和部署已经取得了很大进展，很多轻量模型在减少浮点操作（floating-point operations, FLOPS）和参数量（parameter count）的同时不断提高精度。但是就延迟latency而言，这些指标没有很好的与模型的效率关联起来，像FLOPs
