目录结构1、轻量级网络概述2、官方数据对比2、实验对比3、实验结论如果嫌累，直接跳到第三部分，看实验结论1、轻量级网络概述常规的CNN推理，由于需要很大的计算量，很难应用在移动端，物联网等资源受限的场景中。只有通过复杂的裁剪，量化才有可能勉强部署到移动端。从Squeezenet，MobileNet v1开始，CNN的设计开始关注资源受限场景中的效率问题。经过几年的发展，目前比较成熟的轻量级网络有：

这篇主要是针对深度学习原理进行一个简单的介绍。让大家了解一下这个NBHH的方法到底是怎么实现的。然后介绍一下如何把深度学习应用在这个无人驾驶小车DIY项目上面。开 始之前，我想先让大家屡清楚三个重要的概念。AI（人工智能）、机器学习、深度学习。可以这么理解，AI可以看做是一个目的，让机器能够做一些以往只有人 才能做的智能的工作，这个概念其实在很久很久之前普斯茅斯会议上就已经提出...