Pruned-YOLO:使用模型修剪方法获得基于YOLOv5的紧凑模型Pruned-YOLOv5-源码

上传者: 42133899 | 上传时间: 2021-05-01 23:30:16 | 文件大小: 276KB | 文件类型: ZIP
修剪YOLO 使用模型修剪方法获得紧凑模型,即基于YOLOv5的Pruned-YOLOv5。 注意: 1.该项目基于 。 首先将其安装。 然后,使用此处提供的模型配置文件( coco_yolov5l.yaml )和网络模块定义文件( common.py )替换原始的对应文件。 2.参考 ,我们还使用次梯度方法进行稀疏度训练( sparsity.py )。 此外,稀疏训练和微调相结合以简化修剪流程。 在训练过程中,我们介绍了软掩膜策略和稀疏因子余弦衰变。 3.使用train_sr.py进行稀疏火车,可以直接进行修剪,而无需进行微调。 4.请把prune_channel_v5_weightingByKernel.py和prune_layer_v5_weightingByKernel.py放在主目录( / yolov5 / )中。 前者用于通道修剪,后者用于层修剪。 模型修剪可以由他们

文件下载

资源详情

[{"title":"( 11 个子文件 276KB ) Pruned-YOLO:使用模型修剪方法获得基于YOLOv5的紧凑模型Pruned-YOLOv5-源码","children":[{"title":"Pruned-YOLO-main","children":[{"title":"results","children":[{"title":"results_VisDrone2018_valset.png <span style='color:#111;'> 158.87KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"results_coco2017val.JPG <span style='color:#111;'> 81.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ablationResults_VisDrone2018_valset.png <span style='color:#111;'> 48.90KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true},{"title":"coco_yolov5l.yaml <span style='color:#111;'> 1.81KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"train_sr.py <span style='color:#111;'> 32.11KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"prune_channel_v5_weightingByKernel.py <span style='color:#111;'> 28.26KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 11.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"prune_layer_v5_weightingByKernel.py <span style='color:#111;'> 11.04KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.85KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sparsity.py <span style='color:#111;'> 1.38KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"common.py <span style='color:#111;'> 12.59KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明