移动式yolov5修剪蒸馏 mobilev2-yolov5s的通道修剪和蒸馏。超轻但性能更好！ TensorRT版本===> Android版本===> 背景 yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间，通过替换backbone（mobilenetv2），通道剪枝对模型进行压缩。 。本项目以工程化为基础，主要是模型端的优化。实现了常用的剪枝和蒸馏算法，并完成了一个简单的介绍和评估。将工程可用模型转换成对应的部署版本。 基准线 数据集采用Pascal VOC，训练集= train2007 + train2012 + val2007 + val2012，测试集= test2007，基线采用mobile-yolo（imagenet预训练），如果没有特别说明，第一个模块采用重点如果特定特殊说明则可以使用替换参数，batchsize

将caffemodel中小于给定阈值的连接全部置0,如果用CSC等格式存储,会降低存储空间