本文介绍

  本文给大家带来的改进机制是结合MobileNetV4骨干网络，其中来自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）。。将其用于yolov5s结构上，得到4.7m的参数量，6.9的GFLOPS，继续对NECK轻量化，可以实现更低的GFLOPS

论文：https://arxiv.org/pdf/2404.10518
代码：https://github.com/jiaowoguanren0615/MobileNetV4

YOLOv5s summary: 214 layers,