【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.49】模型剪枝、蒸馏、压缩-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.49】模型剪枝、蒸馏、压缩。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

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项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv5改进方法在YOLOv7同样适用，所以继续YOLOv5系列改进的序号。另外改进方法在YOLOv5等其他算法同样可以适用进行改进。希望能够对大家有帮助。
具体改进办法请关注后私信留言！关注免费领取深度学习算法学习资料！

剪枝百度网盘链接：https://mp.csdn.net/mp_blog/manage/article?spm=1001.2101.3001.5448
提取码：关注后私信获取

一、解决问题

本文尝试对YOLOv5模型进行模型剪枝、蒸馏、压缩，以达到网络模型轻量化的目的。以满足实际的应用部署。此前介绍了以下几种轻量化方法，欢迎大家点击查看，有问题可以关注后私信我答疑。💡🎈☁️11. 主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3💡🎈☁️12. 主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2💡🎈☁️13. 主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2💡🎈☁️14. 主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet💡🎈☁️15. 网络轻量化方法深度可分离卷积💡🎈☁️16. 主干网络C3替换为轻量化网络PP-LCNet💡🎈☁️40. 轻量化mobileone主干网络引入💡🎈☁️48. 构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）

二、基本原理

原文链接
源码
【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.49】模型剪枝、蒸馏、压缩深度卷积神经网络（CNN）在许多实际应用中的部署在很大程度上受到其高计算成本的阻碍。在本文中，我们为神经网络提出了一种新的学习方案，以同时1）减小模型大小；2）减少运行时内存足迹；以及3）在不损害精度的情况下减少计算操作的数量。这是通过以简单但有效的方式强制网络中的信道级稀疏性来实现的。与许多现有方法不同，所提出的方法直接适用于现代CNN架构，为训练过程引入了最小的开销，并且不需要用于生成模型的专用软件/硬件加速器。我们称我们的方法为网络瘦身，它将宽网络和大网络作为输入模型，但在训练过程中，不重要的信道被自动识别并随后修剪，从而产生具有可比精度的瘦而紧凑的模型。我们在各种图像分类数据集上，用几个最先进的CNN模型（包括VGGNet、ResNet和DenseNet）实证证明了我们方法的有效性。对于VGGNet，网络瘦身的多通道版本使模型大小减少了20倍，计算操作减少了5倍。
【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.49】模型剪枝、蒸馏、压缩

三、剪枝操作

1.首先使用train.py进行正常训练：

python train.py --weights yolov5s.pt --adam --epochs 100

2.然后稀疏训练：

python train_sparsity.py --st --sr 0.0001 --weights yolov5s.pt --adam --epochs 100

sr的选择需要根据数据集调整，可以通过观察tensorboard的map，gamma变化直方图等选择。在run/train/exp*/目录下:

tensorboard --logdir .

然后点击出现的链接观察训练中的各项指标

3.训练完成后进行剪枝：

python prune.py --weights runs/train/exp1/weights/last.pt --percent 0.5 --cfg models/yolov5s.yaml

4.裁剪比例percent根据效果调整，可以从小到大试。注意cfg的模型文件需要和weights对应上,否则会出现运行prune 过程中出现键值不对应的问题,裁剪完成会保存对应的模型pruned_model.pt。
微调：

python finetune_pruned.py --weights pruned_model.pt --adam --epochs 100

ps
调参
1.浅层尽量少剪,从训练完成后gamma每一层的分布也可以看出来.
2.系数λ的选择需要平衡map和剪枝力度.首先通过train.py训练一个正常情况下的baseline.然后在稀疏训练过程中观察MAP和gamma直3.方图变化,MAP掉点严重和gamma稀疏过快等情况下,可以适当降低λ.反之如果你想压缩一个尽量小的模型,可以适当调整λ.
稀疏训练=>剪枝=>微调可以反复迭代这个过程多次剪枝.
4.使用yolov5默认的一些参数通常效果能获得不错的效果，比如使用SGD训练300 epoch，lr 0.01->0.001等，这里实验为了快速选用adamw训练了100 epoch。
5.剪枝多少参数，有的是时候和数据集关系很大，我分别在简单任务（5k images,40+ class）和复杂数据集（20w+ images， 120+ class）实验过，简单任务可以将模型剪到很小（小模型也相对不够鲁棒）；复杂的任务最终参数较难稀疏，能剪的参数很少（<20%）。
6.yolov5的s,m,l,x四个模型结构是一样的，只是深度和宽度两个维度的缩放系数不同，所以本代码应该也适用m,l,x模型。
7.可以试试用大模型开始剪枝，比如用yolov5l,可能比直接用yolov5s开始剪枝效果更好？大模型的搜索空间通常更大。
8.在自己的数据集上,设置合理的输入往往很重要, 公开数据集VOC和COCO等通常做了处理,例如VOC长边都是500, COCO长边都是640, 这也是SSD设置输入300和512, yolov5设置输入640的一个重要原因.如果要在自己数据集上获得较好的性能,可以试试调整输入.
常见问题
1.稀疏训练是非常种重要的,也是调参的重点,多观察bn直方图变化,过快或者过慢都不适合,所以需要平衡你的sr, lr等.一般情况下,稀疏训练的结果和正常训练map是比较接近的.
2.剪枝时候多试试不同的ratio,一个基本的准则是每层bn层至少保留一个channel,所以有时候稀疏训练不到位,而ratio设置的很大,会看到remaining channel里面会有0出现,这时候要么设置更小的ratio,要么重新稀疏训练,获得更稀疏的参数.
3.如果想要移植到移动端，可以使用ncnn加速，另外剪枝时控制剩余channel为2^n能有效提升推理速度；GPU可以使用TensorRT加速。

四、知识蒸馏操作

YOLO系列算法改进方法 | 目录一览表
💡🎈☁️1. 添加SE注意力机制
💡🎈☁️2.添加CBAM注意力机制
💡🎈☁️3. 添加CoordAtt注意力机制
💡🎈☁️4. 添加ECA通道注意力机制
💡🎈☁️5. 改进特征融合网络PANET为BIFPN
💡🎈☁️6. 增加小目标检测层
💡🎈☁️7. 损失函数改进
💡🎈☁️8. 非极大值抑制NMS算法改进Soft-nms
💡🎈☁️9. 锚框K-Means算法改进K-Means++
💡🎈☁️10. 损失函数改进为SIOU
💡🎈☁️11. 主干网络C3替换为轻量化网络MobileNetV3
💡🎈☁️12. 主干网络C3替换为轻量化网络ShuffleNetV2
💡🎈☁️13. 主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2
💡🎈☁️14. 主干网络C3替换为轻量化网络Ghostnet
💡🎈☁️15. 网络轻量化方法深度可分离卷积
💡🎈☁️16. 主干网络C3替换为轻量化网络PP-LCNet
💡🎈☁️17. CNN+Transformer——融合Bottleneck Transformers
💡🎈☁️18. 损失函数改进为Alpha-IoU损失函数
💡🎈☁️19. 非极大值抑制NMS算法改进DIoU NMS
💡🎈☁️20. Involution新神经网络算子引入网络
💡🎈☁️21. CNN+Transformer——主干网络替换为又快又强的轻量化主干EfficientFormer
💡🎈☁️22. 涨点神器——引入递归门控卷积（gnConv）
💡🎈☁️23. 引入SimAM无参数注意力
💡🎈☁️24. 引入量子启发的新型视觉主干模型WaveMLP（可尝试发SCI）
💡🎈☁️25. 引入Swin Transformer
💡🎈☁️26. 改进特征融合网络PANet为ASFF自适应特征融合网络
💡🎈☁️27. 解决小目标问题——校正卷积取代特征提取网络中的常规卷积
💡🎈☁️28. ICLR 2022涨点神器——即插即用的动态卷积ODConv
💡🎈☁️29. 引入Swin Transformer v2.0版本
💡🎈☁️30. 引入10月4号发表最新的Transformer视觉模型MOAT结构
💡🎈☁️31. CrissCrossAttention注意力机制
💡🎈☁️32. 引入SKAttention注意力机制
💡🎈☁️33. 引入GAMAttention注意力机制
💡🎈☁️34. 更换激活函数为FReLU
💡🎈☁️35. 引入S2-MLPv2注意力机制
💡🎈☁️36. 融入NAM注意力机制
💡🎈☁️37. 结合CVPR2022新作ConvNeXt网络
💡🎈☁️38. 引入RepVGG模型结构
💡🎈☁️39. 引入改进遮挡检测的Tri-Layer插件 | BMVC 2022
💡🎈☁️40. 轻量化mobileone主干网络引入
💡🎈☁️41. 引入SPD-Conv处理低分辨率图像和小对象问题
💡🎈☁️42. 引入V7中的ELAN网络
💡🎈☁️43. 结合最新Non-local Networks and Attention结构
💡🎈☁️44. 融入适配GPU的轻量级 G-GhostNet
💡🎈☁️45. 首发最新特征融合技术RepGFPN（DAMO-YOLO）
💡🎈☁️46. 改进激活函数为ACON
💡🎈☁️47. 改进激活函数为GELU
💡🎈☁️48. 构建新的轻量网络—Slim-neck by GSConv（2022CVPR）文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-481670.html