Advertisement

caffemodel的剪枝压缩（部分权重清零）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了针对Caffemodel进行剪枝压缩的技术方法，通过将网络中不重要的权重置零来减小模型规模，同时保持其性能。 将caffemodel中小于给定阈值的连接全部置0可以减少模型中的冗余参数。如果用CSC格式存储这样的稀疏化模型，会降低所需的存储空间。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • caffemodel的剪枝压缩（部分权重清零）
    优质
    本文介绍了针对Caffemodel进行剪枝压缩的技术方法，通过将网络中不重要的权重置零来减小模型规模，同时保持其性能。 将caffemodel中小于给定阈值的连接全部置0可以减少模型中的冗余参数。如果用CSC格式存储这样的稀疏化模型，会降低所需的存储空间。
     
  • yolov8剪枝压缩模型代码.zip
    优质
    本资源包含YOLOv8剪枝压缩模型的代码和相关配置文件，旨在优化深度学习模型的性能，减少计算资源消耗。适合需要在嵌入式设备上部署YOLOv8模型的研究者或开发者使用。 使用教程请参见文档内的tutorial.md文件。
     
  • 关于YOLOv5的模型压缩、量化和剪枝方法
    优质
    本文探讨了针对YOLOv5目标检测模型的优化策略，包括模型压缩、量化及剪枝技术，旨在减少计算资源需求的同时保持或提升模型性能。 基于YOLOv5模型的压缩、量化和剪枝技术可以有效减小模型体积并提高其在资源受限设备上的运行效率。这些优化方法能够降低计算成本，并且不会显著影响检测精度，使得该算法更加适用于实际应用中的部署需求。通过采用上述策略，可以在保持高性能的同时实现模型轻量化的目标。
     
  • 模型压缩技术：通道剪枝（Channel Pruning）- master版.zip
    优质
    本资源提供了一种先进的深度学习模型压缩技术——通道剪枝(Channel Pruning)的实现方案。通过移除不重要的网络通道，有效减少计算量和存储需求，而不显著降低模型性能。此版本为高级用户设计，适用于追求极致效率的研究者和技术开发者。 对训练好的模型进行通道剪枝（channel pruning）可以分为两个步骤：第一步是选择合适的通道(channel selection)，采用LASSO回归方法来实现这一目标。在LASSO回归中，通过添加一个L1范数约束权重，使得一些权重变得非常小甚至为零，从而能够识别并移除那些不重要的通道；第二步则是重建(reconstruction)过程，在这个过程中使用线性最小二乘法来确保剪枝后的特征图(feature map)与原始模型的输出尽可能接近。换句话说，通过优化以使残差平方和达到最小化的目标，实现对原模型性能的最佳逼近。
     
  • 从零开始学习Yolov8剪枝技巧
    优质
    本课程详细讲解如何从零开始掌握YOLOv8模型的剪枝技术，旨在优化模型性能并减少计算资源消耗。适合初学者和进阶开发者。 在剪枝前：MACs=129.092051 G，参数数量=68.229648 M 在剪枝后：MACs=41.741203 G，参数数量=20.787528 M
     
  • 基于剪枝和量化的卷积神经网络压缩方法
    优质
    本研究提出了一种结合剪枝与量化技术的创新算法，旨在高效压缩卷积神经网络，显著减少模型大小及计算需求，同时保持高精度。 随着深度学习的发展，卷积神经网络作为一种重要的算法被广泛应用在计算机视觉、自然语言处理及语音处理等领域，并取得了比传统方法更为优秀的成果。然而，由于其复杂的结构以及庞大的参数量和计算需求，许多应用需要依赖于高性能的GPU来进行运算，这使得卷积神经网络难以应用于资源有限且对实时性要求高的移动设备上。 为了应对这一挑战，本段落提出了一种通过优化卷积神经网络架构及权重来实现模型压缩的方法。具体而言，在去除冗余信息的同时保留关键连接的基础上进行剪枝操作，并利用量化感知训练（quantization-aware training）技术将浮点型的权重和激活值转换为定点数形式，从而有效地减少了计算量并缩小了模型尺寸。 实验是在TensorFlow深度学习框架下使用Ubuntu16.04操作系统及Spyder编译器中进行。结果显示，在对简单的LeNet模型压缩后（从1.64M降至0.36M），其大小被压缩到了原来的22%，并且准确率仅下降了0.016%；而对于轻量级的MobileNet模型，该算法实现了81%的比例缩减（即从16.9MB减少到3.1MB）的同时只牺牲了约0.03个百分点的精度。这些实验数据表明，在保证较小性能损失的情况下可以显著压缩卷积神经网络模型大小的问题已经被有效解决，并且这一解决方案能够帮助缓解将此类模型部署至移动设备时所面临的挑战。
     
  • 我自己整理的关于剪枝和模型压缩的论文合集
    优质
    本论文合集由作者精心编制，聚焦于深度学习领域中的剪枝及模型压缩技术。涵盖多种方法与应用案例，旨在为研究者提供全面而深入的理解视角。 自己整理的剪枝和模型压缩论文合集。
     
  • 预剪枝与后剪枝的随机森林模型
    优质
    本研究探讨了在随机森林算法中采用预剪枝和后剪枝技术的影响，旨在提升模型泛化能力并减少过拟合风险。 我编写了一个Python程序，实现了决策树和随机森林，并且包含了预剪枝、后剪枝的功能。此外，我还撰写了一份实验报告来记录这个项目的开发过程和结果。
     
  • 剪映 v2.8.1 压缩包
    优质
    《剪映》v2.8.1版是一款专为视频编辑爱好者设计的应用程序压缩包，内含最新功能更新与优化，提供流畅的视频剪辑体验。 自2018年初以来，抖音迅速走红，并且随着适配编辑工具剪映的推出而进一步流行起来。剪映通过与抖音直接连接以及提供简单的操作界面来吸引用户，其强大的视频编辑功能得到了广泛的欢迎。 在剪映 v2.8.1版本中，主要包含以下四个一级目录：首页（剪辑）、热门模板、消息和我的账户。 其中，“开始创作”部分提供了多种功能供用户使用，包括但不限于： - 剪辑 - 音频添加与编辑 - 文字插入及样式设计 - 贴纸应用 - 画中画效果实现 - 特效增强视频表现力 - 滤镜美化画面（内含多种常用滤镜） 此外，用户可以免费下载剪映，并根据系统设置使用积分来解锁更多高级功能。
     
  • Yolov5_6.1 剪枝版
    优质
    Yolov5_6.1剪枝版是基于YOLOv5算法框架的优化版本，通过模型剪枝技术去除冗余参数，在保持高精度的同时大幅减少计算量和存储需求。 yolov5_6.1剪枝。