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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。
查关VIP内容、论文、资讯等YOLO·目标检测·无人机·卷积·arXiv·2019年9月19日SlimYOLOv3:更窄、更快、更好的无人机目标检测算法极市平...
wilhYOL0vruningmodel.JoumalofImageandGmphics,26(04):0837一0846(蔡哲栋,应娜,郭春生,郭锐,杨鹏.2021.YOL0v3剪枝模型的多人姿态估计.中国图象图形学报,26(...
下载https://github/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning项目,并按darknet数据规范制作自己的数据集,进行训练、剪枝。目录一、基础训练二、稀疏训练三、剪枝四、微调五、参考资...
pythontrain.py--model_defconfig/yolov3-hand.cfg剪枝算法介绍本代码基于论文LearningEfficientConvolutionalNetworksThroughNetworkSlimming(ICCV2017)进行改进实现的channelp...
应用PaddleSlim对MobileNet-YOLOv3(将原版YOLOv3的主干网络darknet53替换为轻量级网络MobileNet)进行剪枝训练,从而对模型进行压缩,提高其在端上运行效率-飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区
另一个重要原因是,YOLOv3是被很多人使用验证过的模型,被某个数据库验证过的某算法精度好很重要,但被社区大量验证过效果OK的算法更重要。今天向大家推荐一个Github新工程,对YOLOv3进行模型剪枝:...
基于YOLOv3剪枝模型的姿态和步态识别算法研究下载积分:1500内容提示:I摘摘要在计算机视觉的模式识别中,目标检测是一个非常具有挑战性并且极具现实意义...
基于YOLOv3剪枝网络的实时物体检测系统禹鑫燚曹铭洲张铭扬欧林林戎
之前的博客分享过YOLOv3/v4算法训练自己数据的方式,也介绍过模型加速的一般流程,以及本篇模型加速使用的通道剪枝的方式。没做笔记的同学可以回看之后再来阅读本篇噢!此处再来回顾一...
来自北京理工大学算文(SlimYOLOv3):实时更窄,更快,更好无人机应用,作者修剪了YOLOv3的改进版本,并在参数数量,内存使用和推理时间的情况下,实现了与原始算法相比无人机目标检测数...