Tiny剪枝√√ 二值量化8bit量化16bit量化混合量化任意bit量化 √√√ 2019年12月26日:支持任意bit量化。 2019年11月6日:极限剪枝已支持无需微调。 非常感谢github大佬tanluren,对该项目指出的众多问题和支持,实在太强了^_^。 环境搭建 1.由于采用ultralytics/yolov3的YOLO实现,环境搭建见ultralytics/yolov3。这...
为解决在嵌入式设备上实时,高精度检测司机安全驾驶监督的问题,本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny,运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩,在精度不变的情况下减少了改进后神经网络的计算总量和参数总数.并基于NVIDIA的推理框架TensorRT进行了模型层级融合和半精度加速,部署加速后的模型.实验...
YOLOv351.8 (51.5)55.4 (55.3)58.2 (57.9) YOLOv3-tiny29.032.9 (33.1)35.5 2.提供对YOLOv3及Tiny的多种剪枝版本,以适应不同的需求。 3.剪枝后保存为.weights格式,可在任何框架下继续训练、推理,或以图像视频展示。 4.目前支持情况 功能单卡多卡