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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。
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
下载地址：
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