YOLOv5改进 | 主干篇 | 2024.5全新的移动端网络MobileNetV4改进YOLOv5（含MobileNetV4全部版本改进）

已于 2024-05-08 09:25:37 修改
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分类专栏： YOLOv5改进有效专栏 文章标签： YOLO 人工智能 深度学习 python 计算机视觉 目标检测 yolov5
于 2024-05-08 04:15:00 首次发布
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本文详细介绍了如何将MobileNetV4，2024.5年发布的移动端网络，应用于YOLOv5的改进，包括UIB和Mobile MQA注意力模块的介绍，以及手把手的教学步骤，涵盖了从原理、代码修改到成功运行的全过程。

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 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是一种移动端的网络。

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 专栏回顾： YOLOv5改进专栏——持续复现各种顶会内容——内含100+创新 

目录

 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

五、MobileNetv4 的yaml文件

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本文给大家带来的改进机制是，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！
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我真是服了这个网页的专栏精选，啥汤姆的都要米，看一个要米，再看一个也要米。我直接自己改，改完我分享一波。
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### 使用 MobileNetV4 替换深度学习模型中的主干网络 在深度学习领域，替换模型的主干网络是一种常见的优化方式。以下是关于如何使用 MobileNetV4 替换现有模型（如 YOLOv8）中的主干网络的具体实现方法。 #### 导入必要的模块 为了完成此操作，首先需要确保 `task.py` 文件中已正确导入所需的 MobileNetV4 函数集合。这些函数包括但不限于以下几个选项： ```python from mobilenet_v4 import ( MobileNetV4ConvSmall, MobileNetV4ConvMedium, MobileNetV4ConvLarge, MobileNetV4HybridLarge, MobileNetV4HybridMedium, ) ``` 上述代码片段展示了如何从自定义库或框架中加载 MobileNetV4 的不同变体[^1]。 #### 修改配置文件 通常情况下，YOLO 系列模型会有一个配置文件用于指定主干网络和其他超参数设置。可以通过修改该配置文件来切换到新的主干网络。例如，在 YOLOv8 中可能有如下字段： ```yaml model: backbone: 'MobileNetV4ConvMedium' # 更改为所需 MobileNetV4 变种 ``` 这一步骤允许开发者灵活调整主干网络的选择，从而适配不同的硬件环境和性能需求[^2]。 #### 调整训练脚本 当更换主干网络后，还需要注意一些额外事项以确保整个流程正常运行。比如初始化权重、输入尺寸匹配以及预处理逻辑的一致性等问题都需要仔细校验。如果原生支持 MobileNetV4，则可以直接调用其默认参数；如果不支持，则需手动设定相关属性值。 下面是一个简单的例子展示如何实例化一个新的基于 MobileNetV4 的主干网络对象，并将其嵌入至完整的检测管道之中： ```python import torch.nn as nn class CustomModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super(CustomModel, self).__init__() # 初始化 MobileNetV4 主干网路 self.backbone = MobileNetV4ConvMedium() # 或其他变体 # 添加头部层或其他组件... def forward(self, x): features = self.backbone(x) # 提取特征图 # 继续构建后续部分... return output ``` 以上代码段说明了如何创建一个继承自 PyTorch 的神经网络类，并将选定好的 MobileNetV4 版本作为核心组成部分之一加入其中^。 #### 测试与验证 最后阶段非常重要——即对新架构进行全面测试。不仅限于精度指标上的比较分析，还应关注推理时间、内存占用率等方面的变化情况。只有经过充分实验才能确认最终效果是否达到预期目标。 ---
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