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# MobileNetV4 系列
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## 目录
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- [1. 模型介绍](#1)
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- [1.1 模型简介](#1.1)
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- [1.2 模型指标](#1.2)
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- [2. 模型快速体验](#2)
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- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
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- [4. 模型推理部署](#4)
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- [4.1 推理模型准备](#4.1)
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- [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
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- [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
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- [4.4 服务化部署](#4.4)
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- [4.5 端侧部署](#4.5)
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- [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)
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<a name='1'></a>
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## 1. 模型介绍
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<a name='1.1'></a>
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### 1.1 模型简介
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[MobileNet-V4](https://arxiv.org/abs/2404.10518) 是专为移动设备设计的普遍高效的架构。其核心在于引入了 UIB（Universal Inverted Bottleneck）搜索块，这是一种统一且灵活的结构，融合了 IB（Inverted Bottleneck）、ConvNext、FFN（Feed Forward Network）以及新颖的 ExtraDW（Extra Depthwise）模块。与 UIB 同时推出的还有 Mobile MQA，这是一种专为移动加速器定制的注意力块，可实现高达 39% 的显著加速。此外，还引入了一种优化的神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）方案，以提升搜索的有效性。
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通过整合 UIB、Mobile MQA 以及优化的 NAS 方案，MNv4 系列模型在移动 CPU、DSP、GPU 以及苹果神经网络引擎和谷歌 Pixel EdgeTPU 等专用加速器上均表现出色，大多数情况下均达到了帕累托最优，这是在其他测试模型中未曾发现的特点。
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<a name='1.2'></a>
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### 1.2 模型指标
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| Models | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPs<br>(G) | Params<br>(M) |
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|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
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| MobileNetV4_conv_small | 0.746 | 0.921 | 0.738 | | 0.24 | 3.77 |
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| MobileNetV4_conv_medium | 0.799 | 0.952 | 0.799 | | 1.69 | 9.72 |
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| MobileNetV4_conv_large | 0.834 | 0.966 | 0.829 | | 8.68 | 32.59 |
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| MobileNetV4_hybrid_medium | 0.805 | 0.954 | 0.807 | | 1.23 | 11.07 |
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| MobileNetV4_hybrid_large | 0.838 | 0.967 | 0.834 | | 10.03 | 37.76 |
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**备注：** PaddleClas 所提供的该系列模型的预训练模型权重，均是基于其官方提供的权重转换得来。
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<a name="2"></a>
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## 2. 模型快速体验
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安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。
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<a name="3"></a>
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## 3. 模型训练、评估和预测
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此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/MobileNetV4/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。
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<a name="4"></a>
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## 4. 模型推理部署
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<a name="4.1"></a>
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### 4.1 推理模型准备
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Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。
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Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。
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<a name="4.2"></a>
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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
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PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。
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<a name="4.3"></a>
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### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理
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PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。
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<a name="4.4"></a>
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### 4.4 服务化部署
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Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。
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PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。
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<a name="4.5"></a>
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### 4.5 端侧部署
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Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。
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PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。
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<a name="4.6"></a>
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### 4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测
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Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。
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PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。
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