背景：MobileNetv1中DW卷积在训练完之后部分卷积核会废掉，大部分参数为“0”MobileNetv2网络是由Google团队在2018年提出的，相比于MobileNetv1网络，准确率更高，模型更小网络亮点：InvertedResiduals（倒残差结构）LinearBottlenecks倒残差结构：ResidualBlock：ResNet网络中提出

原论文摘要MobileNetV2架构在多个任务和基准测试中提高了移动模型的最先进性能，并在不同的模型规模中表现出色。我们还介绍了在一种我们称之为SSDLite的新框架中应用这些移动模型进行目标检测的高效方法。MobileNetV2理论详解可以参考链接：论文地址本文在YOLOv8中的主干

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