YOLOv8改进 | 主干篇 | 2024.5全新的移动端网络MobileNetV4改进YOLOv8（含MobileNetV4全部版本改进）

Snu77

已于 2024-05-08 09:24:58 修改

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分类专栏： YOLOv8有效涨点专栏文章标签： YOLO 深度学习计算机视觉人工智能 YOLOv8 目标检测 pycharm

于 2024-05-08 04:30:00 首次发布

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本文详细介绍了如何将2024.5月发布的MobileNetV4改进应用于YOLOv8，重点讲解了MobileNetV4的UIB和Mobile MQA注意力机制，以及通过NAS和蒸馏技术提高性能。通过手把手的教程，指导读者进行代码修改，确保模型在不同硬件上的高效运行。

一、本文介绍

本文给大家带来的改进机制是MobileNetV4，其发布时间是2024.5月。MobileNetV4是一种高度优化的神经网络架构，专为移动设备设计。它最新的改动总结主要有两点，采用了通用反向瓶颈（UIB）和针对移动加速器优化的Mobile MQA注意力模块（一种全新的注意力机制）。这些创新有助于在不牺牲准确性的情况下，显著提高推理速度和计算效率。MobileNetV4作为一种移动端的网络，其实它的论文中主要是配合蒸馏技术进行改进，大家可以搭配本专栏的蒸馏进行二次创新涨点。

欢迎大家订阅我的专栏一起学习YOLO！

一、本文介绍

二、原理介绍

三、核心代码

四、手把手教你添加MobileNetv4

4.1 修改一

4.2 修改二

4.3 修改三

4.4 修改四

4.5 修改五

4.6 修改六

4.7 修改七

4.8 修改八

注意！！！额外的修改！

打印计算量问题解决方案

注意事项！！！

五、MobileNetv4 的yaml文件

5.1 MobileNetv4 的yaml文件

5.2 训练文件的代码

六、成功运行记录

七、本文总结

二、原理介绍

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28 条评论

赏心 2025.03.27
为啥参数量还变多了啊

cfqgdcjdx 2024.10.28
backbone: # [from, repeats, module, args] # MobileNetV4ConvSmall, MobileNetV4ConvLarge, MobileNetV4ConvMedium, # MobileNetV4HybridMedium, MobileNetV4HybridLarge 支持这五种版本 # 4 将左面的MobileNetV4ConvSmall改为上面任意一个即替换对应的MobileNetV4版本 - [-1, 1, MobileNetV4HybridMedium, []] - [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 5 # YOLOv8.0n head head: - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 6 - [[-1, 3], 1, Concat, [1]] # 7 cat backbone P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 8 - [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']] # 9 - [[-1, 2], 1, Concat, [1]] # 10 cat backbone P3 - [-1, 3, C2f, [256]] # 11 (P3/8-small) - [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 12 - [[-1, 8], 1, Concat, [1]] # 13 cat head P4 - [-1, 3, C2f, [512]] # 14 (P4/16-medium) - [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 15 - [[-1, 5], 1, Concat, [1]] # 16 cat head P5 - [-1, 3, C2f, [1024]] # 17 (P5/32-large) - [[11, 14, 17], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5) RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor

WanderSs 2024.10.24
MultiQueryAttentionLayerWithDownSampling里 k = k.view(batch_size, self.key_dim, -1) # [batch_size, 1, key_dim, seq_length] v = v.view(batch_size, -1, self.key_dim) # [batch_size, 1, seq_length, key_dim]有错误，github里是 k = k.view(batch_size, 1, self.key_dim, -1) # [batch_size, 1, key_dim, seq_length] v = v.view(batch_size, 1, -1, self.key_dim) # [batch_size, 1, seq_length, key_dim]，不然使用msha时会报错

remakeya 2024.09.14
File "E:\Codefile\py\backboneimprove\ultralytics-MobileNetV4\ultralytics\nn\tasks.py", line 842, in <genexpr> c2 = sum(ch[x] for x in f) IndexError: list index out of range 这个是因为啥啊
- saqsqlm回复cSdn菜鸟er 2025.04.13
  兄弟，请问解决了吗[face]emoji:010.png[/face]
- cSdn菜鸟er回复remakeya 2024.10.12
  我也一样，大佬解决了吗

ovoHuangHao 2024.07.21
ModuleNotFoundError: No module named 'torchvision.transforms.functional_tensor'这个得怎么修改啊
- Snu77回复ovoHuangHao 2024.07.23
  torchvision版本不行，看看降低一下试试.

blme7 2024.07.08
大佬，用mobilenetv4改进yolov8-seg模型，应该怎样改进啊，按这个教程好像不行
- Snu77回复m0_51695925 2024.08.16
  可以的，你把yaml文件里的detect改为segment就行了
- m0_51695925回复Snu77 2024.08.15
  就是运行文件中的model.load 改成yolov8n-seg吗
- m0_51695925回复blme7 2024.08.15
  就是运行文件中的model.load 改成yolov8n-seg吗
- Snu77回复blme7 2024.07.08
  改一下检测头就行了，！

BanLisen 2024.07.07
YAML写的mobilenetv4是5层，而mobilenetv4.py文件里的small是6层，为什么少了一层？？？
- Snu77回复BanLisen 2024.07.08
  仅提取有用的四层即可！

Hanfufu~ 2024.06.23
大佬，为什么我按你这个改了之后得到的模型更大了啊

qq_32683137 2024.05.23
跑起来了，但是跑了一会后报错： RuntimeError: Expected to have finished reduction in the prior iteration before starting a new one. This error indicates that your module has parameters that were not used in producing loss. You can enable unused parameter detection by passing the keyword argument `find_unused_parameters=True` to `torch.nn.parallel.DistributedDataParallel`, and by making sure all `forward` function outputs participate in calculating loss.