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本篇文章主要讲解代码的使用方式，手把手带你实现YOLOv5模型剪枝操作。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-449379.html
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作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程
如果只是想体验项目，请直接跳转到本文第2节，或者跳转到我的facemask_detect。 剪枝的代码可以查看我的github：yolov5-6.2-pruning 第1章是讲述如何得到第2章用到的onnx格式的模型文件（我的项目里直接提供了这个文件）。 第2章开始讲述如何使用cv2.dnn加载onnx文件并推理yolov5n模型
今天有点时间就想着之前遗留的一个问题正好拿过来做一下看看，主要的目的就是想要对训练好的目标检测模型进行剪枝处理，这里就以茶叶嫩芽检测数据场景为例了，在我前面的博文中已经有过相关的实践介绍了，感兴趣的话可以自行移步阅读即可： 《融合CBAM注意力机制
这里主要是前一篇博文的后续内容，简单回顾一下：本文选取了n/s/m三款不同量级的模型来依次构建训练模型，所有的参数保持同样的设置，之后探索在不同剪枝处理操作下的性能影响。 在上一篇博文中保持30的剪枝程度得到的效果还是比较理想的。这里进行的是分别进行6
YOLO 是 “You only look once” 缩写 , 是将图像划分为网格系统的对象检测算法，网格中的每个单元负责检测自身内的对象。 由于其速度和准确性，YOLO是最著名的目标检测算法之一。yolov5作为YOLO系列第五个迭代版本，它的一个特点就是权重文件非常之小，可以搭载在配置更低的移
2022.10.30 复现TPH-YOLOv5 2022.10.31 完成替换backbone为Ghostnet 2022.11.02 完成替换backbone为Shufflenetv2 2022.11.05 完成替换backbone为Mobilenetv3Small 2022.11.10 完成EagleEye对YOLOv5系列剪枝支持 2022.11.14 完成MQBench对YOLOv5系列量化支持 2022.11.16 完成替换backbone为EfficientNetLite-0 2022.11.26 完成替换backbone为
YOLOv5🚀出到第七个版本了( •̀ ω •́ )✧，同时支持 图片分类 、 目标检测 与 实例分割 ；我们在跑通过模型训练与推理后，可以尝试改进模型😀，或者根据任务需求来修改网络结构与损失函数等等。 本文分享一下，在模型结构方面，如何快速理解源码。 https://github.com/s
摘要：本篇博客将详细介绍如何使用YOLOv5进行车牌识别模型的训练与评估。我们将搭建训练环境、准备数据、配置模型参数、启动训练过程，以及使用验证集评估模型性能。 车牌识别视频 正文： 3.1 搭建训练环境 首先，我们需要搭建YOLOv5的训练环境。YOLOv5使用PyTorch框架，
测试环境：AMDRH7000+RTX3050+win10+vs2-10+opencv455+cuda11.7 关于opencv470+contrib+cuda的编译，可以详见：Win10下Opencv+CUDA联合编译详细教程 本文代码同时支持 yolov5 、 yolov8 两个模型，详细过程将在文中给出， 完整代码仓库最后给出 其中，yolov8在opencv-DNN + CUDA下的效果如下： 新建VS项目，名
使用OpenVINO模型优化器将YOLOv5模型转换为OpenVINO IR格式，以便在Intel硬件上进行推理。 下载yolov5代码 ultralytics/yolov5 导出模型为onnx模型，接着使用mo导出openvino fp32和fp16模型 将训练数据集准备成可用于量化的格式。 配置量化管道，例如选择适当的量化算法和设置目标精度。 在
