YOLOv5：对yolov5n模型进一步剪枝压缩
- 前言
- 前提条件
- 相关介绍
- 具体步骤
- 修改yolov5n.yaml配置文件
- 单通道数据（黑白图片）
- 修改models/yolo.py文件
- 修改train.py文件
- 剪枝后模型大小
- 参考
前言
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前提条件
- 熟悉Python
相关介绍
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- 剪枝是一种通过去除网络中冗余的channels,filters, neurons, or layers以得到一个更轻量级的网络，同时不影响性能的方法。
具体步骤
修改yolov5n.yaml配置文件
- YOLOv5相关YAML配置里面参数含义，可查阅YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层：
- 这里顺带解释一下，
depth_multiple和width_multiple参数含义。
# YOLOv5
标签：剪枝,YOLOv5,ch,multiple,yolov5n,nc,yaml,model
From： https://blog.51cto.com/u_15953612/7721692