课程介绍:YOLOv8模型剪枝实战: Network Slimming(网络瘦身)方法, 视频播放量 1537、弹幕量 0、点赞数 36、投硬币枚数 6、收藏人数 16、转发人数 0, 视频作者 白老师人工智能学堂, 作者简介 点亮智慧之灯,共享AI时光,相关视频:课程介绍:YOLOv8模型剪枝实战:DepGraph
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YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加Network Slimming...
It requires the operator of a network server to provide the source code of the modified version running there to the users of that server. Therefore, public use of a modified version, on a publicly accessible server, gives the public access to the source ...
(fused): 168 layers, 3,151,904 parameters, 0 gradients, 8.7 GFLOPs PyTorch: starting from 'yolov8n.pt' with input shape (1, 3, 640, 640) BCHW and output shape(s) (1, 84, 8400) (6.2 MB) ONNX: starting export with onnx 1.12.0 opset 12... ONNX: slimming with onnxslim 0.1...
对此提出了一种基于改进YOLOv8n的轻量化未爆弹检测方法.通过在骨干网络中引入基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块EMA用于增强特征提取,同时运用Network Slimming模型剪枝策略以损失一定精度换取模型体积,运算量的大幅降低和帧率的大幅提高.实验表明,使用所提方法改进后的模型与原模型相比,在精度上提升3.4%,模型大小减小...
YOLOv8是一个当前非常流行的目标检测器,本课程使用Network Slimming(网络瘦身)剪枝方法对YOLOv8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。
YOLOv8是一个当前非常流行的目标检测器,本课程使用Network Slimming(网络瘦身)剪枝方法对YOLOv8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。
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