MobileNetV4模块网络结构

### MobileNetV4 模块化网络架构详解 MobileNetV4的设计继承并优化了前几代MobileNet系列的优点，特别是在计算效率和准确性之间找到了更好的平衡[^1]。该网络采用了模块化的结构设计，使得每一层都能专注于特定的任务处理。 #### 主要组件分析 - **Inverted Residual Bottlenecks (IRB)** Inverted residual bottlenecks 是一种特殊的残差连接方式，它先通过逐点卷积扩大通道数，再经过深度可分离卷积减少参数量，最后再次使用逐点卷积缩小回原来的尺寸。这种机制不仅保持了特征图的信息传递路径畅通无阻，还极大地降低了运算成本[^2]。 - **Efficient Squeeze-and-Excitation Module** SE模块被用来加强神经元之间的依赖关系建模能力。具体来说，在每个block内部加入了一个小型的全连接子网路，用于动态调整各个channel的重要性权重。这有助于突出重要的视觉模式，并抑制不相关的内容干扰[^3]。 - **Progressive Feature Fusion Mechanism** Progressive feature fusion mechanism旨在解决多尺度信息融合的问题。不同于传统的跳跃连接方法，此部分引入了一套渐进式的跨层次交互策略，允许低级细节与高级语义更好地结合起来，从而提高整体表现力。 ```python class MBConv(nn.Module): def __init__(self, inp, oup, stride, expand_ratio): super(MBConv, self).__init__() hidden_dim = round(inp * expand_ratio) layers = [] if expand_ratio != 1: # pw layers.append(ConvBNReLU(inp, hidden_dim, kernel_size=1)) layers.extend([ # dw ConvBNReLU(hidden_dim, hidden_dim, stride=stride, groups=hidden_dim), # pw-linear nn.Conv2d(hidden_dim, oup, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(oup), ]) self.conv = nn.Sequential(*layers) self.use_res_connect = all([stride == 1, inp == oup]) def forward(self, x): if self.use_res_connect: return x + self.conv(x) else: return self.conv(x) ``` 上述代码展示了MBConv（Mobile inverted bottleneck convolutional block）的一个简化版本实现，这是构成MobileNetV4骨干的重要组成部分之一。