mobilenetv4网络结构图

MobileNetV4是一种轻量级的深度卷积神经网络模型，它是在Google的Inception架构基础上发展起来的，特别适合于移动设备和嵌入式系统等资源受限环境。它的核心特点在于使用了自注意力机制以及更高效的倒残差块（Depthwise Separable Convolution），该结构将卷积分为两个部分：深度卷积（Depthwise Convolution）负责提取特征，点卷积（Pointwise Convolution）则用于组合特征。

MobileNetV4主要有以下几个关键组件：
1. Squeeze-and-Excitation模块（SE Block）：对每个层的特征图进行全局平均池化，然后通过两层全连接网络调整通道权重，提高特征表达的专注度。
2. Inverted Residual Blocks（IRB）：也称为MobileInverted Bottleneck（MBConv），它是MobileNet系列的主要构成部分，由扩张路径、深度可分离卷积和线性投影组成。
- 扩张路径：通常是一个1x1的点卷积，增加通道数。
- 深度可分离卷积：包括一个深度卷积（仅沿通道维度操作）、一个点卷积（处理所有位置）。
- 线性投影：最后通过1x1的卷积将通道数还原到原始大小。
3. 转移学习：MobileNetV4采用了更深的堆叠和更大的通道数，同时保持计算效率，可以作为预训练模型，在其他任务上进行微调。

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mobilenetv3网络结构图

MobileNetV3是Google在2019年提出的一种轻量级卷积神经网络，其设计目标是在保持高精度的情况下，减少模型的计算量和参数数量。MobileNetV3在网络结构和优化方法上都做出了创新性的改进，其中最具代表性的是通过使用倒置残差模块和可分离卷积来减少计算量。

MobileNetV3的网络结构包含了多个阶段，其中每个阶段都对输入特征图进行不同程度的降维和升维操作。具体来说，MobileNetV3的网络结构包含了以下几个部分：

1. Stem部分：该部分对输入图像进行初步特征提取，由一个3x3的卷积层和一个6x6的深度可分离卷积层组成。

2. 主干部分：该部分由多个具有不同结构和参数数量的轻量级卷积模块组成，其中包括了多个倒置残差模块和多个包含了SE模块的可分离卷积模块。这些卷积模块的设计旨在最大限度地减少计算量和参数数量，同时保证网络的高精度。

3. Head部分：该部分对主干部分的输出特征图进行全局平均池化和最终分类操作，其中包括了一个1x1的卷积层和一个softmax激活函数。

MobileNetV3的网络结构图如下所示：


mobilenetv2网络结构图

抱歉，由于我无法浏览互联网，无法提供实际的网络结构图。但是，MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络架构，用于图像分类和目标检测任务。它采用了深度可分离卷积层来减少参数量和计算量，并结合了残差连接和线性瓶颈结构来提高模型的表达能力。MobileNetV2具有比较高的性能和较低的模型大小，适合在资源受限的设备上部署。你可以在CSDN等平台上搜索"MobileNetV2网络结构图"来查看详细的网络结构图。