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[人工智能&深度学习] YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

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    发表于 2024-6-28 01:49:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    掌握YOLOv5的Network Slimming网络剪枝方法
    YOLOv5目标检测之网络剪枝实战课程简介:
    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。


    image.png

    资源目录:
    1 课程介绍.mp4
    2 网络剪枝基础知识.mp4
    3 Network Slimming剪枝原理.mp4
    4 软件环境安装.mp4
    5 安装PyTorch.mp4
    6 YOLOv5项目安装.mp4
    7 准备自己的数据集.mp4
    8 修改配置文件.mp4
    9 正常训练自己的数据集.mp4
    10 稀疏化训练.mp4
    11 网络模型剪枝.mp4
    12 剪枝后的网络模型微调.mp4
    13 软件环境安装.mp4
    14 YOLOv5项目安装.mp4
    15 准备自己的数据集.mp4
    16 修改配置文件.mp4
    17 正常训练自己的数据集.mp4
    18 稀疏化训练.mp4
    19 网络模型剪枝.mp4
    20 剪枝后的网络模型微调.mp4
    21 剪枝代码修改说明.mp4
    22 修改代码讲解.mp4
    课程资料.zip

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