MobilenetV4结构图

MobileNet V4是一种轻量级的深度学习模型，专为移动设备设计，它由Google在2018年发布。其结构相对于前一代Mobilenet V3进行了优化，引入了Inverted Residual Blocks（ inverted residual blocks，IRB）和Squeeze-and-Excitation(SE)模块，旨在提高模型效率的同时保持较高的性能。

IRB块包括两个关键组件：深度wise卷积（一种高效的卷积方式，只对输入通道内的数据进行操作）和扩张路径（通常包含点卷积、线性层和SE块），它们通过残差连接（residual connection）组合在一起，使得网络可以更深但也更易于训练。

SE块则是用于自适应地调整每个特征 maps 的权重，通过对全局特征进行池化然后经过一个全连接层得到缩放因子，再将这个因素应用于原始特征上，从而增强特征表达的能力。

MobileNet V4还采用了深度分组策略（Depth-wise Group Convolution）以及多分支并行结构，进一步提高了计算效率。整个模型在参数数量和计算复杂度上都有所控制，适用于资源受限的嵌入式设备和移动应用。

相关问题

mobilenetv2结构图

以下是MobileNetV2的结构图：


MobileNetV2是一种轻量级的卷积神经网络，它使用了深度可分离卷积层来减少计算量，同时保持了较高的准确率。它包含多个倒残差块和线性瓶颈模块，其中倒残差块可以使网络更加深层，线性瓶颈模块可以增加网络的宽度。

MobileNetV3结构图

MobileNetV3结构图是一个技术问题，我可以回答。MobileNetV3是一种轻量级的神经网络结构，主要用于移动设备上的图像分类任务。它采用了一些新的设计策略，如倒残差结构、可分离卷积和squeeze-and-excitation模块等，以提高模型的准确性和效率。MobileNetV3结构图可以在相关的技术文献中找到。