MobileNetV3, mobil cihazlar için verimli derin öğrenme modelleri oluşturmak amacıyla geliştirilmiş bir mimaridir. MobileNetV3'ün kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Görüntü sınıflandırma. Belirli kullanım durumları için daha karmaşık modeller oluşturma. Nesne tespiti. MobileNetV3, önceki sürümlere göre platform tabanlı sinir mimarisi arama (NAS) ve NetAdapt gibi iyileştirmeler sunarak performansı artırır.
MobilNet terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Mobilnet Bilişim Teknolojileri: 2006 yılında kurulmuş, Turkcell İletişim Hizmetleri A.Ş.'nin çözüm ortağı olarak telekomünikasyon ve bilgi teknolojileri alanında hizmet veren bir şirkettir. 2. MobileNet Mimarileri: Google tarafından geliştirilen, mobil uygulamalar için tasarlanmış bir dizi verimli sinir ağı mimarisidir.
{"ec680":{"state":{"logoProps":{"url":"https://yandex.com.tr"},"formProps":{"action":"https://yandex.com.tr/search","searchLabel":"Bul"},"services":{"activeItemId":"answers","items":[{"url":"https://yandex.com.tr/gundem/","title":"Gündem","id":"agenda"},{"url":"https://yandex.com.tr/shopping/","title":"Alışveriş","id":"shopping"},{"url":"https://yandex.com.tr/finance/","title":"Finans","id":"finance"},{"url":"https://yandex.com.tr/yacevap/","title":"YaCevap","id":"answers"},{"url":"https://yandex.com.tr/yaozet/","title":"YaÖzet","id":"summary"},{"url":"https://yandex.com.tr/travel/","title":"Seyahat","id":"travel"},{"url":"https://yandex.com.tr/video/search?text=popüler+videolar","title":"Video","id":"video"},{"url":"https://yandex.com.tr/gorsel/","title":"Görsel","id":"images"}]},"userProps":{"loggedIn":false,"ariaLabel":"Menü","plus":false,"birthdayHat":false,"child":false,"dialogProps":{"host":"yandex.com.tr","lang":"tr","project":"neurolib","queryParams":{"exp_flags":"skin","preset":"oceania","utm_source":"portal-neurolib"},"retpath":"https%3A%2F%2Fyandex.com.tr%2Fyacevap%2Fc%2Fteknoloji%2Fq%2Fmobilenet-ve-cnn-farki-nedir-439010035%3Fncrnd%3D68830","tld":"com.tr","platform":"desktop"},"className":"PortalHeader-User"},"suggestProps":{"selectors":{"form":".HeaderForm","input":".HeaderForm-Input","submit":".HeaderForm-Submit","clear":".HeaderForm-Clear","layout":".HeaderForm-InputWrapper"},"suggestUrl":"https://yandex.com.tr/suggest/suggest-ya.cgi?show_experiment=222&show_experiment=224","deleteUrl":"https://yandex.com.tr/suggest-delete-text?srv=web&text_to_delete=","suggestPlaceholder":"Yapay zeka ile bul","platform":"desktop","hideKeyboardOnScroll":false,"additionalFormClasses":["mini-suggest_theme_tile","mini-suggest_overlay_tile","mini-suggest_expanding_yes","mini-suggest_prevent-empty_yes","mini-suggest_type-icon_yes","mini-suggest_personal_yes","mini-suggest_type-icon_yes","mini-suggest_rich_yes","mini-suggest_overlay_dark","mini-suggest_large_yes","mini-suggest_copy-fact_yes","mini-suggest_clipboard_yes","mini-suggest_turboapp_yes","mini-suggest_expanding_yes","mini-suggest_affix_yes","mini-suggest_carousel_yes","mini-suggest_traffic_yes","mini-suggest_re-request_yes","mini-suggest_source_yes","mini-suggest_favicon_yes","mini-suggest_more","mini-suggest_long-fact_yes","mini-suggest_hide-keyboard_yes","mini-suggest_clear-on-submit_yes","mini-suggest_focus-on-change_yes","mini-suggest_short-fact_yes","mini-suggest_app_yes","mini-suggest_grouping_yes","mini-suggest_entity-suggest_yes","mini-suggest_redesigned-navs_yes","mini-suggest_title-multiline_yes","mini-suggest_type-icon-wrapped_yes","mini-suggest_fulltext-highlight_yes","mini-suggest_fulltext-insert_yes","mini-suggest_lines_multi"],"counter":{"service":"neurolib_com_tr_desktop","url":"//yandex.ru/clck/jclck","timeout":300,"params":{"dtype":"stred","pid":"0","cid":"2873"}},"noSubmit":false,"formAction":"https://yandex.com.tr/search","tld":"com.tr","suggestParams":{"srv":"serp_com_tr_desktop","wiz":"TrWth","yu":"5815990091763109385","lr":20815,"uil":"tr","fact":1,"v":4,"use_verified":1,"safeclick":1,"skip_clickdaemon_host":1,"rich_nav":1,"verified_nav":1,"rich_phone":1,"use_favicon":1,"nav_favicon":1,"mt_wizard":1,"history":1,"nav_text":1,"maybe_ads":1,"icon":1,"hl":1,"n":10,"portal":1,"platform":"desktop","mob":0,"extend_fw":1,"suggest_entity_desktop":"1","entity_enrichment":"1","entity_max_count":"5"},"disableWebSuggest":false},"context":{"query":"","reqid":"1763109469063523-16021974687929763412-balancer-l7leveler-kubr-yp-vla-161-BAL","lr":"20815","aliceDeeplink":"{\"text\":\"\"}"},"baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w01-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"header"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"header"},"ec681":{"state":{"links":[{"id":"main","url":"/yacevap/","title":"Ana Sayfa","target":"_self"},{"id":"technologies","url":"/yacevap/c/teknoloji","title":"Teknoloji","target":"_self"},{"id":"psychology-and-relationships","url":"/yacevap/c/psikoloji-ve-iliskiler","title":"Psikoloji ve İlişkiler","target":"_self"},{"id":"science-and-education","url":"/yacevap/c/bilim-ve-egitim","title":"Bilim ve Eğitim","target":"_self"},{"id":"food","url":"/yacevap/c/yemek","title":"Yemek","target":"_self"},{"id":"culture-and-art","url":"/yacevap/c/kultur-ve-sanat","title":"Kültür ve Sanat","target":"_self"},{"id":"tv-and-films","url":"/yacevap/c/filmler-ve-diziler","title":"Filmler ve Diziler","target":"_self"},{"id":"economics-and-finance","url":"/yacevap/c/ekonomi-ve-finans","title":"Ekonomi ve Finans","target":"_self"},{"id":"games","url":"/yacevap/c/oyun","title":"Oyun","target":"_self"},{"id":"sport","url":"/yacevap/c/spor","title":"Spor","target":"_self"},{"id":"beauty-and-style","url":"/yacevap/c/guzellik-ve-moda","title":"Güzellik ve Moda","target":"_self"},{"id":"useful-tips","url":"/yacevap/c/faydali-ipuclari","title":"Faydalı İpuçları","target":"_self"},{"id":"auto","url":"/yacevap/c/otomobil","title":"Otomobil","target":"_self"},{"id":"law","url":"/yacevap/c/hukuk","title":"Hukuk","target":"_self"},{"id":"travel","url":"/yacevap/c/seyahat","title":"Seyahat","target":"_self"},{"id":"animals-and-nature","url":"/yacevap/c/hayvanlar-ve-doga","title":"Hayvanlar ve doğa","target":"_self"},{"id":"health","url":"/yacevap/c/saglik","title":"Sağlık","target":"_self"},{"id":"other","url":"/yacevap/c/diger","title":"Diğer","target":"_self"}],"activeLinkId":"technologies","title":"Kategoriler","baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w02-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"header-categories"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"header-categories"},"ec682":{"state":{"tld":"com.tr","markdown":"**MobileNet ve CNN (Konvolüsyonel Sinir Ağı - Convolutional Neural Network) arasındaki temel farklar şunlardır**:\n\n* **Model Tipi**:\n * **MobileNet**, Google tarafından mobil ve gömülü cihazlar için optimize edilmiş bir CNN modelidir [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/)[```5```](https://builtin.com/machine-learning/mobilenet).\n * **CNN**, genellikle yüksek doğruluk gerektiren büyük ölçekli modeller için kullanılır [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/).\n\n* **Model Yapısı**:\n * **MobileNet**, standart konvolüsyonları derinlik ayrılabilir konvolüsyonlarla değiştirir, bu da hesaplama maliyetini azaltırken doğruluğu korur [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/)[```5```](https://builtin.com/machine-learning/mobilenet).\n * **CNN**, genellikle daha derin ağlar için atlama bağlantıları (skip connections) kullanır ve bu sayede gradyan akışının engellenmesini önler [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/).\n\n* **Kullanım Alanı**:\n * **MobileNet**, gerçek zamanlı uygulamalar ve IoT, robotik, akıllı telefon AI gibi düşük güç gerektiren uygulamalar için uygundur [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/)[```5```](https://builtin.com/machine-learning/mobilenet).\n * **CNN**, yüksek doğruluk gerektiren görevler ve büyük veri setleri için idealdir [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/).\n\n* **Performans**:\n * **MobileNet**, daha hızlı çıkarım süresi sunar ancak daha düşük doğruluk oranına sahip olabilir [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/)[```4```](https://www.researchgate.net/publication/385137454_Comparative_Study_of_Traditional_Convolutional_Neural_Network_CNN_And_MobileNet_Architecture_for_Weather_Detection).\n * **CNN**, daha yüksek doğruluk sağlayabilir ancak daha fazla hesaplama gücü gerektirir [```2```](https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/)[```4```](https://www.researchgate.net/publication/385137454_Comparative_Study_of_Traditional_Convolutional_Neural_Network_CNN_And_MobileNet_Architecture_for_Weather_Detection).","sources":[{"sourceId":1,"url":"https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/","title":"ResNet Vs. MobileNet Vs. EfficientNet: Dive Into CNN...","shownUrl":"https://mljourney.com/resnet-vs-mobilenet-vs-efficientnet-dive-into-cnn-architectures/","rel":"nofollow"},{"sourceId":2,"url":"https://builtin.com/machine-learning/mobilenet","title":"Image Classification With MobileNet | Built In","shownUrl":"https://builtin.com/machine-learning/mobilenet","rel":"nofollow"},{"sourceId":3,"url":"https://www.researchgate.net/publication/385137454_Comparative_Study_of_Traditional_Convolutional_Neural_Network_CNN_And_MobileNet_Architecture_for_Weather_Detection","title":"(PDF) Comparative Study of Traditional Convolutional Neural...","shownUrl":"https://www.researchgate.net/publication/385137454_Comparative_Study_of_Traditional_Convolutional_Neural_Network_CNN_And_MobileNet_Architecture_for_Weather_Detection","rel":"nofollow"},{"sourceId":4,"url":"https://en.wikipedia.org/wiki/MobileNet","title":"MobileNet - Wikipedia","shownUrl":"https://en.wikipedia.org/wiki/MobileNet","rel":"nofollow"},{"sourceId":5,"url":"https://www.alphaxiv.org/overview/1704.04861","title":"MobileNets: Efficient Convolutional Neural... | alphaXiv","shownUrl":"https://www.alphaxiv.org/overview/1704.04861","rel":"nofollow"}],"isHermione":false,"headerProps":{"header":"MobileNet ve CNN farkı nedir?","homeUrl":"/yacevap/","categoryUrl":"/yacevap/c/teknoloji","categoryTitle":"Teknoloji","canUseNativeShare":false,"tags":[{"href":"/yacevap/t/teknoloji","text":"Teknoloji"},{"href":"/yacevap/t/makineogrenmesi","text":"MakineÖğrenmesi"},{"href":"/yacevap/t/derinogrenme","text":"DerinÖğrenme"},{"href":"/yacevap/t/cnn","text":"CNN"}],"extralinksItems":[{"variant":"reportFeedback","reportFeedback":{"feature":"YazekaAnswers","title":"Bu yanıtta yanlış olan ne?","checkBoxLabels":[{"value":"Uygunsuz veya aşağılayıcı yanıt"},{"value":"Soruma yanıt verilmedi"},{"value":"Bilgi hataları var"},{"value":"Bilgi yetersiz"},{"value":"Bilgi güncel değil"},{"value":"Görüntüleme hataları"},{"value":"Yanıtta kullanılan kaynaklar güvenilir değil"},{"value":"Bu soru için yanıt gerekmiyor"},{"value":"Diğer"}]}}]},"suggestProps":{"suggestItems":[{"id":0,"text":"MobileNet'in ayrılabilir konvolüsyonları nasıl çalışır?","url":"/search?text=MobileNet%27te+ayr%C4%B1labilir+konvol%C3%BCsyonlar&promo=force_neuro"},{"id":1,"text":"MobileNet ve CNN arasındaki doğruluk farkı nedir?","url":"/search?text=MobileNet+ve+CNN+do%C4%9Fruluk+kar%C5%9F%C4%B1la%C5%9Ft%C4%B1rmas%C4%B1&promo=force_neuro"},{"id":2,"text":"Mobil cihazlar için neden MobileNet tercih edilir?","url":"/search?text=Neden+mobil+cihazlar+i%C3%A7in+MobileNet+tercih+edilir%3F&promo=force_neuro"},{"id":-1,"url":"/search?text=MobileNet+ve+CNN+fark%C4%B1+nedir%3F&promo=force_neuro","text":"Daha fazla bilgi"}]},"feedbackProps":{"feature":"YazekaAnswers","baseProps":{"metaFields":{"yandexuid":"5815990091763109385","reqid":"1763109469063523-16021974687929763412-balancer-l7leveler-kubr-yp-vla-161-BAL"}},"positiveCheckboxLabels":[{"value":"Yanıtı çok beğendim"},{"value":"Yanıtta gerekli bilgiler var"},{"value":"Kolay anlaşılır"},{"value":"Diğer"}],"negativeCheckboxLabels":[{"value":"Uygunsuz veya aşağılayıcı yanıt"},{"value":"Soruma yanıt verilmedi"},{"value":"Bilgi hataları var"},{"value":"Bilgi yetersiz"},{"value":"Bilgi güncel değil"},{"value":"Görüntüleme hataları"},{"value":"Yanıtta kullanılan kaynaklar güvenilir değil"},{"value":"Bu soru için yanıt gerekmiyor"},{"value":"Diğer"}]},"dialogStoreProps":{"baseUrl":""},"globalStoreProps":{"imageBackendUrl":"https://yandex.com.tr/images-apphost/image-download?cbird=171","query":"","retina":false,"avatarId":"0","isMacOS":false,"isEmbeddedFuturis":false,"brand":"yazeka","device":{"isIOS":false,"platform":"desktop"}},"baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w03-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"question"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"question"},"ec683":{"state":{"relatedMaterials":[{"favicons":["https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://www.activeloop.ai/resources/glossary/mobile-net-v-3/?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://iq.opengenus.org/mobilenet-v3-model/?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://viso.ai/deep-learning/mobilenet-efficient-deep-learning-for-mobile-vision/?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://en.m.wikipedia.org/wiki/MobileNet?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://support.benchmarks.ul.com/support/solutions/articles/44002037379-mobilenet-v3?size=16&stub=1"],"header":"Mobilenet v3 ne işe yarar?","teaser":"MobileNetV3, mobil cihazlar için verimli derin öğrenme modelleri oluşturmak amacıyla geliştirilmiş bir mimaridir. MobileNetV3'ün kullanım alanlarından bazıları şunlardır: Görüntü sınıflandırma. Belirli kullanım durumları için daha karmaşık modeller oluşturma. Nesne tespiti. MobileNetV3, önceki sürümlere göre platform tabanlı sinir mimarisi arama (NAS) ve NetAdapt gibi iyileştirmeler sunarak performansı artırır.","href":"/yacevap/c/teknoloji/q/mobilenet-v-3-ne-ise-yarar-1566775041","tags":[{"href":"/yacevap/t/teknoloji","text":"Teknoloji"},{"href":"/yacevap/t/makineogrenimi","text":"MakineÖğrenimi"},{"href":"/yacevap/t/mobiluygulamalar","text":"MobilUygulamalar"}]},{"favicons":["https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://www.cbinsights.com/company/mobilnet?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://www.activeloop.ai/resources/glossary/mobile-net-v-3/?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://medium.com/@pandrii000/mobilenet-architectures-17fe7406d794?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://www.xing.com/pages/mobilnetbilisimteknolojilerivetic-a-s/about_us?size=16&stub=1","https://favicon.yandex.net/favicon/v2/https://mobilnet.blogspot.com/?size=16&stub=1"],"header":"MobilNet nedir?","teaser":"MobilNet terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Mobilnet Bilişim Teknolojileri: 2006 yılında kurulmuş, Turkcell İletişim Hizmetleri A.Ş.'nin çözüm ortağı olarak telekomünikasyon ve bilgi teknolojileri alanında hizmet veren bir şirkettir. 2. MobileNet Mimarileri: Google tarafından geliştirilen, mobil uygulamalar için tasarlanmış bir dizi verimli sinir ağı mimarisidir.","href":"/yacevap/c/teknoloji/q/mobilnet-nedir-2411856070","tags":[{"href":"/yacevap/t/teknoloji","text":"Teknoloji"},{"href":"/yacevap/t/mobiluygulamalar","text":"MobilUygulamalar"},{"href":"/yacevap/t/google","text":"Google"},{"href":"/yacevap/t/telekomunikasyon","text":"Telekomünikasyon"}]}],"baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w04-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"related"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"related"},"ec684":{"state":{"tld":"com.tr","isIos":false,"isQuestionPage":true,"baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w05-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"ask_question"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"ask_question"},"ec685":{"state":{"generalLinks":[{"id":"privacy-policy","text":"Gizlilik politikası","url":"https://yandex.com.tr/legal/privacy_policy/"},{"id":"terms-of-service","text":"Kullanıcı sözleşmesi","url":"https://yandex.com.tr/legal/tos/"},{"id":"report-error","text":"Hata bildir","url":"https://forms.yandex.com.tr/surveys/13748122.01a6645a1ef15703c9b82a7b6c521932ddc0e3f7/"},{"id":"about-company","text":"Şirket hakkında","url":"https://yandex.com.tr/project/portal/contacts/"}],"copyright":{"url":"https://yandex.com.tr","currentYear":2025},"socialLinks":[{"url":"https://www.tiktok.com/@yandex.turkiye","type":"tiktok","title":"TikTok"},{"url":"https://www.youtube.com/@YandexTurkiye","type":"youtube","title":"Youtube"},{"url":"https://www.facebook.com/YandexComTr","type":"facebook","title":"Facebook"},{"url":"https://www.instagram.com/yandex__turkiye/","type":"instagram","title":"Instagram"},{"url":"https://x.com/yndxturkiye","type":"x","title":"X"}],"categoriesLink":[],"disclaimer":"Seçili sitelerdeki metinlere göre Yazeka tarafından oluşturulan yanıtlardır. Hatalar içerebilir. Önemli bilgileri kontrol ediniz.","baobab":{"parentNode":{"context":{"genInfo":{"prefix":"ec68w06-0-1"},"ui":"desktop","service":"neurolib","fast":{"name":"neuro_library","subtype":"footer"}}}}},"type":"neuro_library","subtype":"footer"}}