在MobileNet v1的网络结构表中能够发现，网络的结构就像VGG一样是个直筒型的，不像ResNet网络有shorcut之类的连接方式。而且有人反映说MobileNet v1网络中的DW卷积很容易训练废掉，效果并没有那么理想。所以我们接着看下MobileNet v2网络。
MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。刚刚说了MobileNet v1网络中的亮点是DW卷积，那么在MobileNet v2中的亮点就是Inverted residual block（倒残差结构），如下下图所示，左侧是ResNet网络中的残差结构，右侧就是MobileNet v2中的到残差结构。
在残差结构中是1x1卷积降维->3x3卷积->1x1卷积升维，在倒残差结构中正好相反，是1x1卷积升维->3x3DW卷积->1x1卷积降维。
为什么要这样做，原文的解释是高维信息通过ReLU激活函数后丢失的信息更少（注意倒残差结构中基本使用的都是ReLU6激活函数，但是最后一个1x1的卷积层使用的是线性激活函数）。
在使用倒残差结构时需要注意下，并不是所有的倒残差结构都有shortcut连接，只有当stride=1且输入特征矩阵与输出特征矩阵shape相同时才有shortcut连接（只有当shape相同时，两个矩阵才能做加法运算，当stride=1时并不能保证输入特征矩阵的channel与输出特征矩阵的channel相同）。
下图是MobileNet v2网络的结构表，其中t代表的是扩展因子（倒残差结构中第一个1x1卷积的扩展因子），c代表输出特征矩阵的channel，n代表倒残差结构重复的次数，s代表步距（注意：这里的步距只是针对重复n次的第一层倒残差结构，后面的都默认为1）。
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关于MobileNet V2模型的搭建与训练代码在B站博主的github中，大家可自行下载使用：
https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing
pytorch版本在pytorch_learning文件夹中，tensorflow版本在tensorflow_learning文件夹中.