今天文章代码不涉密,数据不涉密,使用的是网上开源代码,做了修改,主要介绍如何实现的,另外,数据使用开放数据VisDrone的小部分数据来测试~

今天的文章很短,主要附带一个视频讲解运行过程,我修改的地方就不必说了,代码在文末,可以一键运行。

环境:需要安装:protobuf==3.20.1 其他库见官方yolo所需的环境;

运行顺序:第一步 原始训练,得到一个最优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prune.py 中进行剪枝,控制剪枝率;剪枝好的模型,在根目录下:pruned_model.pt 是fp32的,你除以2会得到最后的模型大小

第四步:Finetune,用刚刚的pruned模型重新训练,得到最优模型,就是最小且最快,且最好的啦~(和原始和稀疏训练的比较一下哦)

上面是俩个BN的可视化,我们调整稀疏训练里的st值,运行训练&#

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