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MobileViT 目标检测模型搭建指南

📚 共计 30 章节

MobileViT背景与动机

为什么需要轻量化视觉模型？MobileNet与ViT的局限性，MobileViT的创新点。

Transformer基础回顾

自注意力机制原理，多头注意力（MSA），位置编码，Transformer Encoder结构。

Transformer注意力

MobileNetV2回顾

深度可分离卷积，倒残差结构（Inverted Residual），线性瓶颈层（Linear Bottleneck）。

MobileViT核心思想

将CNN的局部建模与Transformer的全局建模结合，MobileViT Block结构详解。

MobileViT Block拆解

局部表示（Local Representation）、全局表示（Global Representation）、融合（Fusion）。

Unfolding与Folding操作

图像块展开（Patch Unfolding），Transformer处理，图像块折叠（Patch Folding）。

操作图像块

MobileViT网络架构

整体架构图，不同版本（XXS/XS/S）的配置，通道数与重复次数。

MV2 Block详解

MobileNetV2中的倒残差块在MobileViT中的角色，下采样与特征提取。

MobileViT的三种尺寸

XXS、XS、S的参数量、计算量对比，如何根据场景选择。

目标检测基础回顾

Anchor Box、IOU、NMS、边界框回归。

检测基础Anchor

SSD目标检测框架

多尺度特征图预测，默认框生成，损失函数。

MobileViT-SSD整体架构

以MobileViT为Backbone，SSD为Head的检测模型。

Backbone特征提取

MobileViT输出的多尺度特征图（C4, C5等）。

分类头与回归头的具体实现，卷积层配置。

Head分类/回归

Anchor生成策略

特征图与Anchor的对应关系，尺度与长宽比设置。

正负样本匹配

基于IOU的匹配策略，硬负样本挖掘。

样本匹配IOU

损失函数详解

分类损失（Focal Loss/Cross Entropy），回归损失（Smooth L1/GIOU）。

学习率调度（Cosine Annealing），数据增强（Mosaic, MixUp），优化器选择。

模型评估指标

mAP（mean Average Precision），Precision-Recall曲线，FPS。

PyTorch安装，CUDA配置，依赖库（torchvision, opencv, numpy）。

数据集准备

PASCAL VOC / COCO数据集下载与预处理，数据加载器实现。

数据集VOC/COCO

模型代码实现（一）

MobileViT Backbone的PyTorch实现。

模型代码实现（二）

SSD Head与检测头的PyTorch实现。

模型代码实现（三）

损失函数与后处理（NMS）的代码实现。

训练脚本编写

完整的训练循环，日志记录，模型保存与恢复。

推理与可视化

单张图片推理，视频流推理，检测结果绘制。

推理可视化

模型导出与部署

ONNX导出，TensorRT加速，移动端部署思路。

性能优化技巧

混合精度训练（AMP），梯度累积，多卡训练（DDP）。

常见问题与调试

Loss不下降、过拟合、检测框不准的排查方法。

从零训练一个MobileViT-SSD模型并在自定义数据集上评估。

实战完整项目