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基于LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017)论文的模型压缩。目前有很多的开源实现，基于各种方法对YOLOv3进行裁剪和压缩，例如：[SlimYOLOv3][YOLOv3-model-pruning][YOLOv3-complete-pruning
前言这篇文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，题目为《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，…
剪枝前后YOLOV3模型对比4.结论本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。不过需要强调的是，不是所有的模型通过这个方法都能得到很好的剪枝效果，这和你模型本身的容量以及...
YOLOv3通道+层剪枝，参数压缩98%，砍掉48个层，提速2倍！尽管目标检测新算法层出不穷，但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好。将其部署到边缘设备等时，模型剪枝是非常有必要的，毕竟有原始模型有239M...
今天arXiv新上论文SlimYOLOv3:Narrower,FasterandBetterforReal-TimeUApplications，作者对YOLOv3的改进版进行了剪枝，在参数量、占用内存、推断时间大幅减少的情况下，在无人机目标检测数据集上实现了与原算法可比较的检测精度。
通过稀疏训练和通道剪枝获得SlimYOLOv3的程式可用下图概括：.首先来介绍下YOLOv3-SPP3，它是作者在YOLOv3基础上做了一点改进得到的。.YOLOv3分别在三个不同尺寸的特征图上构建detectionheader，作者将spatialpyramidpooling(SPP)module引入YOLOv3中。.SPPmodule由四个并…
YOLOv3剪枝再升级！.上述剪枝是减少模型通道数，而今天向大家介绍的工程可以实现通道和层的双向剪枝，在oxfordhand数据集hand检测问题中，作者实验中可以实现精度下降很小而参数减少98%，砍掉48个层，提速2倍！.（不同问题参数减少和提速比例不同，在...
不做fine-tuning，没有好的初始化又很难训练出好模型。所以，重新extractweights提取1～39层darknent19的参数，设置的40大于darknet19的层数就可以,得到的darknet19.conv.40可以做为修改的yolov3-darkent19网络的初始化模型。
前言这篇文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，题目为《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读。
基于LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017)论文的模型压缩。目前有很多的开源实现，基于各种方法对YOLOv3进行裁剪和压缩，例如：[SlimYOLOv3][YOLOv3-model-pruning][YOLOv3-complete-pruning
前言这篇文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，题目为《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，…
剪枝前后YOLOV3模型对比4.结论本文还是展示了如何对YOLOV3模型进行剪枝的原理和详细代码解析，希望可以帮助到正在学习模型剪枝的同学。不过需要强调的是，不是所有的模型通过这个方法都能得到很好的剪枝效果，这和你模型本身的容量以及...
YOLOv3通道+层剪枝，参数压缩98%，砍掉48个层，提速2倍！尽管目标检测新算法层出不穷，但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好。将其部署到边缘设备等时，模型剪枝是非常有必要的，毕竟有原始模型有239M...
今天arXiv新上论文SlimYOLOv3:Narrower,FasterandBetterforReal-TimeUApplications，作者对YOLOv3的改进版进行了剪枝，在参数量、占用内存、推断时间大幅减少的情况下，在无人机目标检测数据集上实现了与原算法可比较的检测精度。
通过稀疏训练和通道剪枝获得SlimYOLOv3的程式可用下图概括：.首先来介绍下YOLOv3-SPP3，它是作者在YOLOv3基础上做了一点改进得到的。.YOLOv3分别在三个不同尺寸的特征图上构建detectionheader，作者将spatialpyramidpooling(SPP)module引入YOLOv3中。.SPPmodule由四个并…
YOLOv3剪枝再升级！.上述剪枝是减少模型通道数，而今天向大家介绍的工程可以实现通道和层的双向剪枝，在oxfordhand数据集hand检测问题中，作者实验中可以实现精度下降很小而参数减少98%，砍掉48个层，提速2倍！.（不同问题参数减少和提速比例不同，在...
不做fine-tuning，没有好的初始化又很难训练出好模型。所以，重新extractweights提取1～39层darknent19的参数，设置的40大于darknet19的层数就可以,得到的darknet19.conv.40可以做为修改的yolov3-darkent19网络的初始化模型。
前言这篇文章是ICCV2017的一篇模型压缩论文，题目为《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。2019年有相当多的关于YOLOv3的剪枝开源工程，他们大多数的原理都来自于这篇论文，这篇论文的思想值得仔细品读。
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