MobileNetV4：移动端视觉任务的通用模型

MobileNetV4：移动端视觉任务的通用模型

MobileNetV4 This is a warehouse for MobileNetV4-Pytorch-model, can be used to train your image-datasets for vision tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileNetV4

项目介绍

MobileNetV4 是一个基于 PyTorch 实现的开源项目，主要用于训练图像数据集以执行视觉任务，如分类、检测和分割等。MobileNetV4 设计用于在移动端设备上运行，具有轻量级、高效率和准确性等特点，非常适合在资源受限的移动设备上进行部署。

项目技术分析

MobileNetV4 继承了 MobileNet 系列网络的设计理念，采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）和 squeeze-and-excitation 结构（SE），以降低计算复杂度并提高模型的表达能力。项目支持多种视觉任务，包括但不限于：

• 图像分类：通过自定义数据集进行训练，实现高精度的图像分类。
• 目标检测：基于 DETR Detector 架构，实现高效的目标检测。
• 图像分割：提供适用于分割任务的模型变种。

项目结构清晰，包含了数据加载、模型构建、训练验证、损失函数、优化器等模块，方便用户根据自己的需求进行定制化开发。

项目技术应用场景

MobileNetV4 的应用场景广泛，尤其在以下方面表现突出：

• 移动端应用：为移动设备提供快速、准确的图像识别服务。
• 物联网设备：在资源受限的 IoT 设备上实现视觉智能。
• 边缘计算：在边缘节点上部署，减少云端计算压力，提高响应速度。
• 实时监控：实时处理监控视频流，进行物体识别和行为分析。

项目特点

MobileNetV4 的主要特点如下：

• 高效率：采用深度可分离卷积，大幅减少计算量和模型参数。
• 易扩展：支持多种视觉任务和多种数据增强方法。
• 可定制：用户可以根据自己的需求调整模型结构、数据增强方法和训练参数。
• 优化器选择：支持多种优化器，包括 Sophia 优化器，以获得更优的训练效果。
• 跨平台部署：提供 ONNX 模型导出和优化功能，支持在多种平台上部署。

以下是对 MobileNetV4 项目更详细的介绍：

项目结构

项目目录结构如下：

• datasets：包含数据集加载和预处理相关的代码。
• models：包含 MobileNetV4 模型构建的代码。
• util：提供训练过程中常用的工具类和函数。
• estimate_model.py：用于可视化模型的评估指标，如 ROC 曲线、混淆矩阵、分类报告等。
• train_gpu.py：模型训练的启动文件，包括推断过程。

训练准备

在使用代码进行数据集训练前，用户需要进入 train_gpu.py 文件，并修改 data_root、batch_size、num_workers 和 nb_classes 参数。如果需要绘制混淆矩阵和 ROC 曲线，只需将 predict 参数设置为 True。

使用 Sophia 优化器

在 train_gpu.py 文件中，用户可以将优化器更改为 Sophia 优化器，以提高训练效果。具体代码示例如下：

optimizer = SophiaG(model.parameters(), lr=2e-4, betas=(0.965, 0.99), rho=0.01, weight_decay=args.weight_decay)

模型训练

项目支持单机单卡、单机多卡和多机多卡训练。用户可以根据自己的硬件配置选择相应的训练方式。

ONNX 部署

项目支持将训练好的模型导出为 ONNX 格式，以便在多种平台上部署。导出、优化和验证 ONNX 模型的步骤如下：

python onnx_export.py --model=mobilenetv4_small --output=./mobilenetv4_small.onnx --checkpoint=./output/mobilenetv4_small_best_checkpoint.pth
python onnx_optimise.py --model=mobilenetv4_small --output=./mobilenetv4_small_optim.onnx
python onnx_validate.py --data_root=/mnt/d/flower_data --onnx-input=./mobilenetv4_small_optim.onnx

MobileNetV4 以其卓越的性能和灵活性，为移动端视觉任务提供了一个强大的解决方案。无论是图像分类、目标检测还是图像分割，MobileNetV4 都能提供高效、准确的结果，是移动端视觉任务的首选模型。

MobileNetV4 This is a warehouse for MobileNetV4-Pytorch-model, can be used to train your image-datasets for vision tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileNetV4