【YOLOv8改进- Backbone主干】2024最新轻量化网络MobileNetV4替换YoloV8的BackBone
YOLO目标检测专栏聚焦于模型的改进和实战应用，介绍了MobileNetV4，它在移动设备上优化了架构。文章提到了UIB（通用反向瓶颈）模块，结合了多种结构，增强了特征提取；Mobile MQA是专为移动平台设计的注意力层，提升了速度；优化的NAS提升了搜索效率。通过这些创新，MNv4在不同硬件上实现了性能和效率的平衡，且通过蒸馏技术提高了准确性。模型在Pixel 8 EdgeTPU上达到87%的ImageNet-1K准确率，延迟仅为3.8ms。论文、PyTorch和TensorFlow实现代码链接也已提供。
NAS支持IPv6访问的使用指南
阿里云文件存储（Network Attached Storage，简称 NAS） 提供VPC内的Ipv4和Ipv6的双栈访问，助力企业平滑升级到Ipv6架构。
AI时代：云存储加速多模态数据存储与管理创新
阿里云存储产品高级解决方案架构师欧阳雁（乐忱）分享了中国企业在全闪存高端存储市场的快速增长，指出AI大模型的发展推动了企业级存储市场。去年，高端企业级存储闪存占比约为25%，相较于欧美50%的比例，显示出中国在AI领域的巨大增长潜力。演讲涵盖AI业务流程，包括数据预处理、训练和推理的痛点，以及针对这些环节的存储解决方案，强调了稳定、高性能和生命周期管理的重要性。此外，还介绍了数据预处理的全球加速和弹性临时盘技术，训练阶段的高性能存储架构，推理场景的加速器和AI Agent的应用，以及应对大数据业务的存储考量，如对象存储、闪电立方和冷归档存储产品。
