01
MobileViT背景与动机
为什么需要MobileViT？轻量化模型在移动端部署的痛点，CNN与Transformer的融合思路。
背景动机
02
MobileViT核心架构解析
MobileNetV2作为backbone，Transformer作为全局特征提取器，整体网络结构拆解。
架构Transformer
03
MobileViT vs MobileNet系列
参数量、计算量、ImageNet Top-1精度对比，谁更适合移动端？
对比MobileNet
04
MobileViT vs EfficientNet系列
在同等FLOPs下的精度对比，EfficientNet的NAS优势与MobileViT的Transformer优势。
EfficientNetFLOPs
05
MobileViT vs 经典Transformer模型
ViT、DeiT、Swin Transformer在移动端的可行性分析，为什么MobileViT更轻？
ViT轻量化
06
MobileViT vs CNN轻量化模型
ShuffleNet、GhostNet、MNASNet的精度与速度权衡，MobileViT的独特优势。
ShuffleNetGhostNet
07
MobileViT不同变体对比
MobileViT-S、XS、XXS的参数量、FLOPs、精度差异，如何选择？
变体选型
08
图像分类任务上的表现
ImageNet数据集上的Top-1/Top-5精度，与主流轻量级模型的横向对比。
分类ImageNet
09
目标检测任务上的表现
基于SSD/YOLO的检测精度，mAP指标对比，速度与精度的平衡。
检测mAP
10
语义分割任务上的表现
DeepLabV3+框架下的mIoU指标，与轻量级分割模型的对比。
分割mIoU
11
不同分辨率下的精度变化
输入分辨率对精度的影响，如何选择最优分辨率？
分辨率调优
12
推理速度对比
手机CPU/GPU/NPU上的推理延迟，与MobileNet、ShuffleNet的实测对比。
延迟移动端
13
显存占用分析
训练时显存占用、推理时显存占用，与同等参数量模型的对比。
显存资源
14
量化部署
INT8量化后的精度损失，QAT与PTQ的效果对比。
量化INT8
15
剪枝与蒸馏
结构化剪枝策略，知识蒸馏对精度的影响，如何进一步压缩模型？
剪枝蒸馏
16
不同硬件平台适配
高通骁龙、联发科天玑、苹果A系列芯片上的表现差异。
硬件骁龙
17
训练技巧
学习率调度、数据增强策略、优化器选择，如何复现精度？
训练技巧
18
代码实战
从零搭建MobileViT模型，使用PyTorch实现核心模块。
PyTorch实战
19
迁移学习
在自定义数据集上的微调策略，冻结哪些层？学习率如何设置？
微调迁移
20
vs 最新轻量级模型
MobileOne、EdgeNeXt、FastViT的对比，MobileViT是否过时？
前沿对比
21
视频理解任务应用
轻量级视频分类模型，3D卷积与MobileViT的结合。
视频3D
22
多模态任务探索
视觉-语言模型中的轻量级视觉编码器，MobileViT作为backbone的可行性。
多模态视觉编码
23
局限性分析
长序列建模能力不足、局部细节丢失、训练不稳定等问题。
局限讨论
24
改进方向
引入注意力机制优化、改进Patch Embedding、融合多尺度特征。
改进注意力
25
模型选型策略（一）
任务类型决定模型选择，分类/检测/分割分别适合哪种模型？
选型任务
26
模型选型策略（二）
硬件约束下的模型选择，CPU/GPU/NPU分别适合什么模型？
硬件约束
27
模型选型策略（三）
精度与速度的权衡，如何根据业务需求选择最优模型？
权衡业务
28
模型选型策略（四）
模型集成与模型融合策略，如何组合多个轻量级模型提升精度？
集成融合
29
模型选型策略（五）
AutoML与神经架构搜索在轻量级模型选型中的应用。
AutoMLNAS
30
总结与展望
MobileViT的未来发展方向，轻量级模型的技术趋势，如何持续跟进最新进展？
趋势未来