图解MobileNetV2中的Bottlenecks
MobileNetV2中使用了一种名为Inverted Residuals and Linear Bottlenecks的结构，解决了V1版本中SeprableConv存在的输入层Kernel数量固定的瓶颈。
将TensorFlow的变量格式从NCHW转换为NHWC
将一堆二维张量拼接成三维张量的时候，默认的Chanel维度在首位；然而在TensorFlow中张量的默认Channel维度在末尾。因此有时需要将变量模式从NCHW转换为NHWC以匹配格式。
卷积神经网络中的Separable Convolution
移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution两部分，有效的减小了参数数量。
基于Heat Map的人脸特征点检测
基于Heat Map的人脸特征点检测，在视频流中也许会有更加稳定的检测效果。
我为何要创作深度学习人脸特征点检测系列
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基于深度学习的人脸特征点检测-移植到iPhone
如何通过CoreML在iPhone应用中使用TensorFlow模型
基于深度学习的人脸特征点检测-模型导出与应用
使用Estimator API时，导出适用于推演的网络模型的正确方法。