---
title: MobileNet
slug: mobilenet-482d2
url: /detay/mobilenet-482d2
type: article
language: Türkçe
entity:
  primary: MobileNet
  type: article
  disambiguation: Mobil cihazlar için optimize edilmiş, yüksek performanslı derin öğrenme mimarisi MobileNet.
  categories:
    - name: Bilişim Ve İletişim Teknolojileri
      slug: bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
      url: /kategori/bilisim-ve-iletisim-teknolojileri
    - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ
      slug: yazilim-ve-yapay-zeka
      url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka
  tags:
    - mobil yapay zeka
    - MobileNet V3
    - MobileNet V2
    - MobileNet V1
    - MobileNet
    - Depthwise Separable
    - Görüntü Sınıflandırma
    - Sinir Ağı Mimarisi
    - Bilgisayarlı Görü
    - Derin öğrenme
    - CNN
author: Kaan Gümele
created_at: 2025-04-24T02:08:46.778713+03:00
updated_at: 2025-04-24T08:57:22.339363+03:00
image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/23/OaJlXHdgGNV7laiwDnOYujevNbXPk9Yx.png
---

# MobileNet 

<!-- CONTEXT: KURE Information Cards for "MobileNet " -->

## KURE Information Cards

![mobileNet_name.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/23/NVA4kaXVppkbHigxrm1zuDl4pm32RWnR.png)

| Field | Value |
|-------|-------|
| Yıl(Metin) | 2019 (V3),2018 (V2),2017 (V1) |
| Varyantlar | MobileNet V3,MobileNet V2,MobileNet V1 |
| Temel Bileşen(ler) | (V3) Sinirsel Mimari Arama,(V2) Tersine Artık Blok,(V1) Derin Ayrık Konvolüsyon |
| Geliştirici(ler) | Google |
| Model | MobileNet |

<!-- CONTEXT: Article Content for "MobileNet " -->

## Article Content

MobileNet, Google tarafından geliştirilen ve özellikle [mobil](/tr/detay/tinyml-tiny-machine-learning-e0a8e/llms.txt) ve gömülü cihazlarda çalışmak üzere optimize edilmiş bir [derin öğrenme](/tr/detay/derin-sinir-aglari-dcde8/llms.txt) mimarisidir. Bu mimari, geleneksel konvolüsyonel sinir ağlarının (CNN) performansını korurken, işlem maliyeti ve model boyutunu ciddi şekilde azaltmayı hedefler. MobileNet modelleri, düşük gecikme süresi ve düşük güç tüketimi gerektiren uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

#### **Derinlik Ayrık Konvolüsyon (Depthwise Separable Convolution)**

MobileNet mimarisinin temel yapı taşı, standart [konvolüsyon](/tr/detay/convolutional-neural-networks-3eec7/llms.txt) işlemini daha verimli hale getiren **derinlik ayrık konvolüsyon** tekniğidir.

##### **Standart Konvolüsyonun Yükü**

Klasik konvolüsyon katmanlarında her filtre, girişin tüm derinliği boyunca uygulanır. Bu da çok sayıda çarpma-toplama işlemi gerektirir ve hesaplama maliyetini artırır.

##### **Derinlik Ayrık Konvolüsyon Yapısı**

[Derinlik ayrık konvolüsyon](/tr/detay/mobilenet-9f5da/llms.txt) iki adımdan oluşur:

1. **Derinlik Konvolüsyon:** Her kanal için ayrı ayrı konvolüsyon uygulanır. Bu işlem giriş boyutunu korurken kanal sayısını değiştirmez.
2. **Noktasal Konvolüsyon (1×1):** Kanal boyutunu dönüştürmek için 1×1 evrişim uygulanır. Bu adım, özellik haritalarını yeniden birleştirir.

Bu yapı sayesinde hesaplama yükü yaklaşık olarak 8-9 kat azaltılabilir. Aşağıdaki görsel, derinlik ayrık konvolüsyonun işleyişini özetlemektedir.

![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/04/23/4tkUPCCWQ2EgybdFbhfFQt2UBKijrBT1.png)
*Derinlik ve Nokta Konvolüsyon (Kaynak =*

Derinlik ayrık konvolüsyon, standart konvolüsyona kıyasla çok daha az parametre ve hesaplama gerektirir*.*

#### **MobileNet Varyantları**

MobileNet mimarisi, zamanla farklı sürümlerle geliştirilmiştir. Her sürüm, hız-performans dengesine yeni katkılar sağlar.

##### **MobileNetV1**

- Derinlik ayrık konvolüsyon mimarisini temel alır.
- Genişlik (width multiplier, α) ve çözünürlük (resolution multiplier, ρ) hiperparametreleri ile ölçeklenebilir yapı sunar.
- Küçük modellerde bile yüksek doğruluk sağlar.

##### **MobileNetV2**

- **Inverted Residual Blocks** adı verilen yapı ile bilgi kaybı azaltılır.
- Kapsayıcı bağlantılar (skip connections) ile gradyan akışı artırılır.
- ReLU6 aktivasyon fonksiyonu kullanılır.

##### **MobileNetV3**

- Ağ mimarisi, **Neural Architecture Search (NAS)** yöntemiyle otomatik olarak optimize edilmiştir.
- Small ve Large olarak 2 varyantı vardır. 
- **SE (Squeeze-and-Excitation)** blokları içerir.
- Hız, doğruluk ve verimlilik açısından en gelişmiş MobileNet sürümüdür.

#### **Uygulama Alanları**

MobileNet, özellikle kaynak kısıtlı ortamlarda tercih edilen bir mimaridir. Uygulama alanlarından bazıları şunlardır:

- Gerçek zamanlı görüntü sınıflandırma (mobil uygulamalar)
- Nesne tespiti ve segmentasyonu
- Yüz tanıma sistemleri
- Artırılmış gerçeklik (AR) uygulamaları
- IoT cihazlarında yapay zeka

<!-- CONTEXT: Academic Sources and References for "MobileNet " -->

## Academic Sources and References

1. Howard, Andrew G., Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun Wang, Tobias Weyand, Marco Andreetto, and Hartwig Adam. “MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications.” Last modified 2017. https://arxiv.org/abs/1704.04861.
2. Howard, Andrew, Mark Sandler, Bo Chen, Weijun Wang, Liang-Chieh Chen, Mingxing Tan, Grace Chu, et al. “Searching for MobileNetV3.” Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), October 1, 2019. https://doi.org/10.1109/ICCV.2019.00140.
3. Junejo, Imran, and Naveed Ahmed. “Depthwise Separable Convolutional Neural Networks for Pedestrian Attribute Recognition.” SN Computer Science 2, no. 2 (2021). https://doi.org/10.1007/s42979-021-00493-z
4. Sandler, Mark, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey Zhmoginov, and Liang-Chieh Chen. “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks.” Last modified 2018. https://arxiv.org/abs/1801.04381.

<!-- CONTEXT: Related Articles for "MobileNet " -->

## Related Articles

- [VGG 16 ](//detay/vgg-16-8316f/llms.txt)