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基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。  踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。  2022-12-01  466

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基于pytorch的yolo稀疏训练与模型剪枝

数据集+代码下载地址：下载地址

	参数数量	模型体积	Flops	前向推断耗时（2070 TI）	mAP
Baseline (416)	61.5M	246.4MB	32.8B	15.0 ms	0.7692
Prune (416)	10.9M	43.6MB	9.6B	7.7 ms	0.7722
Finetune (416)	同上	同上	同上	同上	0.7750

加入稀疏正

《模型轻量化-剪枝蒸馏量化系列》yolov5无损剪枝（附源码）

...优mAP等评价指标，记录在小本本上。第二步：通过调整BN稀疏值（main参数中的sr），运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小一点点的模型（和原始的精度比较，看看哪个稀疏值最好~）第三步：将上一步的训练好的last.pt放到prun... 查看详情

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+bn合并+trt部署（cifar数据）

相关代码下载地址：下载地址压缩量化：High-Bit(>2b):QAT,PTQ,QAFT;Low-Bit(≤2b)/TernaryandBinary:QAT剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝针对特征(A)二值量化的BN融合(训练量化后，BN参数—>conv的偏置b)High-Bit量化的BN融合(训练量化中... 查看详情

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+bn合并+trt部署（cifar数据）

1）量化：High-Bit(>2b):QAT,PTQ,QAFT;Low-Bit(≤2b)/TernaryandBinary:QAT2）剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝3）针对特征(A)二值量化的BN融合(训练量化后，BN参数—>conv的偏置b)4）High-Bit量化的BN融合(训练量化中，先融合再量化，融合... 查看详情

基于pytorch实现模型剪枝(代码片段)

...以在每层（局部）或多层/所有层（全局）上进行。二，PyTorch的剪枝目前PyTorch框架支持的权重剪枝方法有:Random:简单地修剪随机参数。Magnitude:修剪权重最小的参数（例如它们的L2范数）以上两种方法实现简单、计算容易，且可以... 查看详情

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+bn合并+trt部署（cifar数据）

基于pytorch模型剪枝的实现（极大的减少模型计算参数加快模型运行速度）(代码片段)

深度模型剪枝实现以及一些网络优化技巧模型剪枝：LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017).基于论文的代码复现以及拓展：在网络上中加入其它优化方法最强深度学习优化器Rangerwarmup与consinelearningrate为什... 查看详情

pytorch基础训练库pytorch-base-trainer(支持模型剪枝分布式训练)(代码片段)

Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(支持模型剪枝分布式训练)目录Pytorch基础训练库Pytorch-Base-Trainer(PBT)(支持分布式训练)1.Introduction2.Install3.训练框架 (1)训练引擎(Engine)(2)回调函数(Callback)4.使用方法5.Example:构建自己的分类Pipeline6.可... 查看详情

模型压缩：剪枝算法

...络模型推理的时候就不需要这么多参数。而剪枝算法正是基于过参数化的理论基础而提出的。剪枝算法核心思想就是减少网络模型中参数量和计算量，同时尽量保证模型的性能不受影响。那在AI框架中，实际上剪枝主要作用在右... 查看详情

yoloair，一个基于pytorch的yolo工具箱...

...内容不迷路机器之心编辑部YOLOAir算法代码库是一个基于PyTorch的YOLO系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参，该库包含大量的改进模块，可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检... 查看详情

yoloair，一个基于pytorch的yolo工具箱...

yolov3包括tiny-yolo训练自己的数据集（pytorch版本）以及模型评价指标的介绍(代码片段)

　　最近一直在尝试用pytorch版本的Tinyyolov3,来训练自己的数据集。看了很多的博客，终于梳理出如何使用自己的数据集来进行训练。关于YOLOv3的原理这里就不过多介绍了。网上的教程很多，这里就直接开始介绍如何利用PyTorch对... 查看详情

基于flask和网页端部署yolo自训练模型(代码片段)

@Author:Runsen基于flask和网页端部署yolo自训练模型关于yolov5模型的flask的部署,需要通过torch.hub.load加载yolov5自定义的模型，source需要设置localifopt.model=="yolov5":model=torch.hub.load("yolo","custom",path="models/yolov5s.pt",source= 查看详情

基于flask和网页端部署yolo自训练模型(代码片段)

模型压缩-剪枝算法详解(代码片段)

...包括：数值量化（DataQuantization，也叫模型量化），模型稀疏化（Modelsparsification，也叫模型剪枝ModelPruning），知识蒸馏（KnowledgeDistillation），**轻量化网络设计（LightweightNetworkDesign）和张量分解（TensorDecomposition）**。其中模型剪... 查看详情

pytorch实现基于charrnn的文本分类与生成(代码片段)

Pytorch实现基于CharRNN的文本分类与生成标签：deep-learningpytorchnlp1简介本篇主要介绍使用pytorch实现基于CharRNN来进行文本分类与内容生成所需要的相关知识，并最终给出完整的实现代码。2相关API的说明pytorch框架中每种网络... 查看详情

pytorch之基于经典网络架构训练图像分类模型(代码片段)

...型，并且直接用训练的好权重当做初始化参数2.参考pytorch官网例子3.设置哪些层需要训练4.优化器设置5.训练模块6.测试模型效果本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052一、模块简单介绍我们... 查看详情