YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

掌握YOLOv5的Network Slimming网络剪枝方法

5.0 (个评分) 490人学习

中级 22课时 2小时23分钟 2022/05/10更新

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适合人群:

希望学习YOLOv5的Network Slimming网络剪枝方法的学员

课程目标:

掌握YOLOv5的Network Slimming网络剪枝方法

课程简介:

PyTorch版的YOLOv5是一个当前非常流行的目标检测器,本课程使用Network Slimming剪枝方法对YOLOv5进行网络剪枝,使其更加轻量和实用。


Network Slimming是一种经典实用的模型压缩方法,可实现方便高效的通道级别的结构化剪枝。

该方法通过利用BN(Batch Normalization)层中缩放因子较小的值来剪裁的相应通道,达到精简网络的目的。步骤包括:增加稀疏正则化的训练、网络模型剪枝、剪枝后的网络模型微调。


本课程在YOLOv5 v6.1版本代码的基础上增加Network Slimming剪枝方法,在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程,并讲解原代码针对剪枝的修改部分。


本课程分为原理篇、实战篇、代码讲解篇。

- 原理篇包括:网络剪枝的基础知识、Network Slimming剪枝原理。

- 实战篇包括:PyTorch环境安装、YOLOv5项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、正常训练自己的数据集、稀疏化训练、网络模型剪枝、剪枝后的网络模型微调。

- 代码讲解篇包括:剪枝代码修改说明和具体修改代码的讲解。


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