一、本文介绍 本文记录的是基于Mobile MQA模块的YOLOv9目标检测改进方法研究。MobileNetv4中的Mobile MQA模块是用于模型加速，减少内存访问的模块，相比其他全局的自注意力，其不仅加强了模型对全局信息的关注，同时也显著提高了模型效率。 文章目录 一、本文介绍二、Mobile MQA注意力原理三、Mobile MQA的实现代码四、添加步骤4.1 修改common.

一、本文介绍 本文记录的是利用ExtraDW优化YOLOv9中的RepNCSPELAN4，详细说明了优化原因，注意事项等。ExtraDW是MobileNetv4模型中提出的新模块，允许以低成本增加网络深度和感受野，具有ConvNext和IB的组合优势。可以在提高模型精度的同时降低一定量的模型参数。 文章目录 一、本文介绍二、UIB介绍2.1 UIB结构设计2.2 ExtraDW结构组成2

文章目录 训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法 运行以及结果查看测试完整的代码 在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接： MobileNetV4实战：使用MobileNetV4实现图像分类任务（一） 前期的工作主要

💡💡💡创新点：轻量化之王MobileNetV4 开源 | Top-1 精度 87%，手机推理速度 3.8ms，原地起飞！ 最主要创新：引入了通用倒瓶颈（UIB）搜索块，这是一个统一且灵活的结构，它融合了倒瓶颈（IB）、ConvNext、前馈网络（FFN）以及一种新颖的额外深度可分（ExtraDW）变体技术。  💡💡💡如何跟YOLOv5结合：替代YOLOv8的C3

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C3，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其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，也就是本文利用的结构）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）。我将其用于C3的二次创新在V5n

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是利用MobileNetV4的UIB模块二次创新C2f，其中UIB模块来自2024.5月发布的MobileNetV4网络，其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，也就是本文利用的结构）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）。我将其用于C2f的二次创新在V8

论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.10518 代码地址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/official/vision/modeling/backbones/mobilenet.py 解决了什么问题？ 边端设备的高效神经网络不仅能带来实时交互的体验，也会减少公网上个人数据的传输。但是，移动设备的算力

深度学习论文: MobileNetV4 - Universal Models for the Mobile Ecosystem及其PyTorch实现 MobileNetV4 - Universal Models for the Mobile Ecosystem PDF: https://arxiv.org/pdf/2404.10518.pdf PyTorch代码: https://github.c