모바일넷(MobileNet)

개요

MobileNet은 모바일, IoT, 임베디드 디바이스처럼 연산 및 메모리 자원이 제한된 환경에서 실시간 딥러닝 추론이 가능하도록 설계된 경량 합성곱 신경망(CNN) 구조입니다. Google이 2017년 발표한 MobileNet은 경량성과 정확도 사이의 균형을 맞추기 위해 깊이별 분리 합성곱(Depthwise Separable Convolution)이라는 혁신적인 구조를 도입했으며, 이후 다양한 변형(MobileNetV2, V3 등)을 통해 성능이 지속적으로 개선되고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	경량 CNN 모델로, 연산량과 파라미터 수를 줄이기 위한 Depthwise Separable Convolution 기반 구조
목적	모바일·에지 디바이스에서 효율적이고 빠른 추론이 가능하도록 최적화
적용 환경	스마트폰, 드론, 스마트카, IoT 센서, AR/VR 등

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2. 핵심 구조: Depthwise Separable Convolution

구성 단계	설명
Depthwise Conv	하나의 필터가 하나의 채널만 컨볼루션하는 연산 (공간 특징 추출)
Pointwise Conv	1x1 Conv로 채널 간의 결합을 수행 (정보 통합)
전체 연산량	기존 Conv 대비 연산량 및 파라미터 수를 약 8~9배 절감

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3. MobileNet 버전별 특징

버전	특징
MobileNetV1 (2017)	기본 Depthwise Separable Conv 도입, α (width multiplier), ρ (resolution multiplier)로 경량화 조절
MobileNetV2 (2018)	Inverted Residual Block + Linear Bottleneck 구조 도입, 성능/속도 개선
MobileNetV3 (2019)	NAS(Network Architecture Search) + Squeeze-and-Excitation 적용, MobileNetV1·V2 대비 더 높은 정확도 및 경량화

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4. 성능 비교

모델	Top-1 Accuracy (ImageNet)	파라미터 수	특징
MobileNetV1	~70%	~4.2M	가장 기본적인 경량 CNN 구조
MobileNetV2	~72%	~3.4M	성능 및 효율성 개선 구조 도입
MobileNetV3	~75%	~5.4M	NAS 기반 최적 설계, 경량·고성능 균형

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5. 활용 분야 및 사례

분야	적용 사례
스마트폰	실시간 얼굴 인식, 카메라 AI 필터, 음성 인식 전처리
스마트홈	IoT 디바이스 내 환경 인식, 사용자 감지 기능
자율주행	저전력 AI 칩에서 실시간 객체 탐지 및 분류
산업 안전	현장 이상 감지, 장비 상태 분석 등의 에지 컴퓨팅 AI
웨어러블	스마트워치 내 생체 신호 기반 행동 인식

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6. PyTorch 코드 예시

from torchvision.models import mobilenet_v2
model = mobilenet_v2(pretrained=True)
model.eval()

• mobilenet_v3_large() 및 mobilenet_v3_small()도 선택 가능

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7. 장점과 한계

항목	장점	한계
효율성	저전력·저연산 환경에서도 사용 가능	대형 모델 대비 정확도 손실 발생 가능
이식성	다양한 하드웨어 플랫폼에 쉽게 배포 가능	NAS 기반 구조는 커스터마이징 난이도 있음
확장성	다양한 컴퓨터 비전 과제에 백본으로 활용 가능	복잡한 태스크에는 고성능 백본이 더 적합

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결론

MobileNet은 딥러닝 경량화의 대표 모델로, AI의 실시간성과 접근성을 높이는 데 기여한 구조입니다. 모바일 및 엣지 환경에 특화된 모델 설계가 필요한 조직과 개발자라면, 정확도와 효율성의 균형을 갖춘 MobileNet 시리즈를 고려해볼 만합니다.